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龙图腾网获悉常熟市神力机械制造有限责任公司申请的专利基于图像识别的螺旋机叶片压制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：CN120833334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511334081.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像识别的螺旋机叶片压制质量检测方法是由瞿凯;蒋乾;瞿培根设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的螺旋机叶片压制质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的螺旋机叶片压制质量检测方法，该方法获取待检测螺旋机叶片的目标图像和参考图像；若检测到目标图像中存在疑似异常像素点，则根据目标图像中每个疑似异常像素点的灰度分布特征和纹理特征，获取疑似缺陷区域；在每张参考图像中获取每一疑似缺陷区域的参考区域，根据每一疑似缺陷区域中像素点的灰度变化特征、梯度值，以及每个参考区域中像素点的灰度分布特征，获取每一疑似缺陷区域的缺陷系数；利用每一疑似缺陷区域的缺陷系数，对每个疑似缺陷区域的像素点的灰度值进行优化处理，得到优化图像，利用阈值分割算法对优化图像进行分割，提高螺旋桨叶片缺陷检测的准确性。

本发明授权基于图像识别的螺旋机叶片压制质量检测方法在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的螺旋机叶片压制质量检测方法，其特征在于，所述基于图像识别的螺旋机叶片压制质量检测方法包括： 获取待检测螺旋机叶片在至少两种光照条件下的图像，对每张图像进行灰度化处理，得到一张目标图像和预设数量张参考图像； 根据所述目标图像中像素点的灰度分布特征和纹理特征，判断所述目标图像中是否存在疑似异常像素点，若所述目标图像中存在至少一个疑似异常像素点，则根据所述目标图像中每个疑似异常像素点的灰度分布特征和纹理特征，在所述目标图像中获取至少一个疑似缺陷区域； 针对任一疑似缺陷区域，在每张参考图像中获取与所述任一疑似缺陷区域位置相同的参考区域，根据所述任一疑似缺陷区域中像素点的灰度变化特征、梯度值，以及每个参考区域中像素点的灰度分布特征，获取所述任一疑似缺陷区域的缺陷系数； 获取所述目标图像中每一疑似缺陷区域的缺陷系数，根据每一疑似缺陷区域的缺陷系数对每个疑似缺陷区域的像素点的灰度值进行优化处理，得到优化图像，利用阈值分割算法对所述优化图像进行分割，得到待检测螺旋机叶片压制质量检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人常熟市神力机械制造有限责任公司，其通讯地址为：215500 江苏省苏州市常熟市海虞镇香桥村新溇路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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