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龙图腾网获悉陕西中天航建实业有限公司申请的专利一种建筑木料的自动化分级检测方法及系统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：CN120635073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511120621.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种建筑木料的自动化分级检测方法及系统是由王生辉;王禹顿;黄雪华;陈静男;李天辉;范宏伟;赵梦楠;刘欢;刘彤彤;解高峰;吴俊萍;刘涛设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建筑木料的自动化分级检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及区域划分技术领域，具体涉及一种建筑木料的自动化分级检测方法及系统。本发明根据像素点在不同方向下灰度值的连续变化程度获得连续分布指标；根据木料表面灰度图像中像素点的连续分布指标、灰度分布频次和灰度值对像素点进行聚类，并结合灰度分布特征获得正常区域聚类簇和毛刺疑似区域聚类簇，根据毛刺疑似区域聚类簇中像素点的灰度变化复杂情况得到的纤维置信度并更新获得毛刺区域聚类簇；根据正常区域聚类簇和毛刺区域聚类簇中特征像素点的分布情况和灰度值获得初始分割阈值，迭代阈值分割获得毛刺区域进行检测。本发明结合木料表面不同区域中像素点的分布，使分割提取的毛刺区域更精确，进而使建筑木料分级检测过程中精确性更高。

本发明授权一种建筑木料的自动化分级检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种建筑木料的自动化分级检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取木料表面灰度图像；根据木料表面灰度图像中每个像素点在不同预设方向下灰度值的连续变化程度，获得每个像素点的连续分布指标； 根据木料表面灰度图像中每个像素点的灰度分布频次、灰度值和连续分布指标对像素点进行聚类获得聚类簇；根据聚类簇中的灰度分布筛选出正常区域聚类簇和毛刺疑似区域聚类簇；根据每个毛刺疑似区域聚类簇中每个像素点在预设邻域范围内的灰度变化复杂情况，获得毛刺疑似区域聚类簇中每个像素点的纤维置信度；根据纤维置信度对所有毛刺疑似区域聚类簇进行更新合并，获得毛刺区域聚类簇； 获取毛刺区域聚类簇和正常区域聚类簇中的特征像素点；根据毛刺区域聚类簇和正常区域聚类簇中特征像素点在所处聚类簇的位置分布情况，以及特征像素点的灰度值，获得初始分割阈值；通过初始分割阈值进行迭代阈值分割获得木料表面灰度图像中的毛刺区域； 其中，初始分割阈值的获取方法包括：获取正常区域聚类簇的质心和平均半径，将正常区域聚类簇中像素点间的平均距离作为正常区域聚类簇的分布距离；依次将正常区域聚类簇中的特征像素点作为目标像素点，计算目标像素点到质心的距离，作为目标像素点的偏离距离；将目标像素点的偏离距离与正常区域聚类簇的平均半径的比值，作为目标像素点的偏离指标；计算正常区域聚类簇中每个其他像素点与目标像素点的距离，并根据距离从小到大的顺序将其他像素点排列获得距离序列；将距离序列中前预设数量个像素点作为目标像素点的局部像素点；将目标像素点与每个局部像素点之间的距离作为近邻距离，计算目标像素点与所有局部像素点之间的近邻距离的平均值，获得目标像素点的近邻平均值；将目标像素点的近邻平均值与分布距离的差异作为目标像素点的分布指标；将目标像素点的分布指标与偏离指标的乘积进行归一化处理，获得目标像素点的局部调整权重；将局部调整权重与目标像素点的灰度值的乘积作为目标像素点对应的局部调整值；将正常区域聚类簇中所有特征像素点的局部调整值的平均值，作为正常区域聚类簇的调整值；根据正常区域聚类簇的调整值的获取过程，获得毛刺区域聚类簇的调整值；将正常区域聚类簇对应的特征像素点的灰度值与调整值相加，获得正常区域聚类簇的特征灰度值；将毛刺区域聚类簇对应的特征像素点的灰度值与调整值的差值，作为毛刺区域聚类簇的特征灰度值；计算毛刺区域聚类簇和正常区域聚类簇对应的特征灰度值的平均值，获得初始分割阈值； 通过木料表面灰度图像中的毛刺区域进行质量评估。

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