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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于机器视觉的沉香质量检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115018873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210582088.7，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权一种基于机器视觉的沉香质量检测方法是由蔡念;袁安;吴志良;欧伟程;王晗设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的沉香质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器视觉的沉香质量检测方法，该方法对沉香进行定位，切割出沉香所处附近区域，以节省后续碳线寻优的耗时，在碳线全局寻优时先对权重系数进行寻优，找到最能够突出真实碳线与裂口差异的三个权重系数，再将求得的权重系数代入到特征向量中计算每个目标与真实碳线之间的相异度；求得的某一个目标的相异度越小，说明该目标越有可能是真实碳线，最后通过对每个目标迭代寻优找出相异度最小的目标，该目标即视为真实碳线；此时即完成了对沉香碳线的高速粗定位，即完成了碳线的全局寻优；进而对沉香灰烬的缩灰率，以及碳线高度进行检测，再以此两个指标对沉香品质进行层级评估。

本发明授权一种基于机器视觉的沉香质量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的沉香质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对沉香进行定位，切割出沉香所处附近区域； S2：对沉香碳线进行权重系数寻优，找到最能够突出真实碳线与裂口差异的三个权重系数，将求得的权重系数代入到特征向量中计算每个目标与真实碳线之间的相异度；求得的某一个目标的相异度越小，说明该目标越有可能是真实碳线，最后通过对每个目标迭代寻优找出相异度最小的目标，该目标即视为真实碳线，即完成了对沉香碳线的高度粗定位，完成了沉香碳线的全局寻优； 所述步骤S2中，由于存在半径大小不同的沉香，它的碳线的各种特征也在发生变化，即没有一个固定的已知向量来求解相异度，为此通过观察真实的沉香碳线以及裂口这种伪目标的特点后，发现当检测到的目标的宽度越接近沉香的直径就越有可能是沉香碳线，并且当目标的连通域面积越接近目标的外接矩形面积，以及目标的最小外接矩形的面积越接近外接矩形面积时，该目标就越有可能是沉香碳线；所以针对沉香碳线的特殊情况，相异度的求解公式如5所示，τ的不断变化代表寻找碳线时迭代到的不同的目标，由式5也可得知随着目标的不同，求解相异度的两个向量都是在不断变化的： 其中，τ＝1,2,…,n，l为沉香线香的宽度，也就是真实沉香碳线的宽度，Aτ为目标的连通域的面积，Sτ为连通域外接矩形的面积，lτλ为目标的宽度，Sτλ连通域最小外接矩形的面积； 为解决长度和面积不在一个维度上的问题，将长度转化为面积，即将原xτ和rτ转化为x′τ和r′τ，再代入式5中求解相异度： 通过式5求得所有目标的相异度，然后迭代寻优寻找相异度最小的目标，并将其视为沉香碳线，但是实际上目标的宽度，面积，最小外接矩形的面积分别对相异度求解的最终结果的贡献显然应该是不一样的，为此给x′τ和r′τ里的每一个特征分别加了β1,β2,β3三个不同的系数： 其中β1+β2+β3＝1，通过设置β1,β2,β3三个系数的值，β1取0.8，β2取0.1，β3取0.1，使真实沉香碳线的相异度与其他伪目标的相异度差异最大，当差异最大时即意味着这组系数对碳线全局寻优是最佳的系数； S3：对步骤S2完成全局寻优的碳线进行局部寻优完成对沉香碳线进行精细定位，即完成了对沉香碳线的高度精定位； S4：对步骤S3中完成精定位的沉香碳线进行缩灰率计算即完成对沉香质量的评估； 所述步骤S4中，计算缩灰率： 其中，SR代表缩灰率，s代表沉香灰烬原面积，s1代表沉香灰烬面积。

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