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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于多维特征分析的气孔与低密度夹杂分类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：CN116452873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310419719.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多维特征分析的气孔与低密度夹杂分类方法是由吴楚澔;李硕宏;计效园;侯明君;董淏;朱景安;易文珏;李宁;殷亚军;周建新设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维特征分析的气孔与低密度夹杂分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于缺陷检测技术领域，并提供了一种基于多维特征分析的气孔与低密度夹杂分类方法，包括以下步骤：采集待分析区域的子图像；构建多维特征判别指标，并基于多维特征判别指标获取每个维度下子图像的缺陷判别结果，特征判别指标包括边缘曲率、灰度分布、缺陷外框长宽比和缺陷面积及其最大周长平方的比，缺陷判别结果为气孔或低密度夹杂；对所有维度对应的缺陷判别结果分类汇总，获得气孔类缺陷和低密度夹杂类缺陷，对各个维度分配特定权重，并基于特定权重分别计算气孔类缺陷和低密度夹杂类缺陷对应的判别系数，比对判别系数的大小，判别系数较大的缺陷类别即为待分析区域的最终缺陷类别。本发明的缺陷判别准确性更高。

本发明授权一种基于多维特征分析的气孔与低密度夹杂分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维特征分析的气孔与低密度夹杂分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1采集待分析区域的子图像； S2构建多维特征判别指标，并基于所述多维特征判别指标获取每个维度下所述子图像的缺陷判别结果，其中，所述多维特征判别指标包括边缘曲率、灰度分布、缺陷外框长宽比和缺陷面积及其最大周长平方的比，所述缺陷判别结果包括缺陷为气孔或低密度夹杂；当所述子图像内存在多个缺陷时，需计算子图像中各个缺陷的离散度，并基于所述离散度判别子图像的缺陷类别： S251提取所述子图像中各离散缺陷的轮廓并计算各自的形心位置； S252获取相邻形心中距离最近的形心间的间距Ln，计算间距Ln与子图像最长边的长度L的比值P，并基于该比值P判断缺陷类别； S3对所有维度对应的缺陷判别结果分类汇总，获得气孔类缺陷和低密度夹杂类缺陷，对各个维度分配特定权重，分配方法为：边缘曲率的权重＞离散度的权重＞灰度分布的权重＞缺陷外框长宽比的权重＝所述缺陷面积及其最大周长平方的比的权重；并基于所述特定权重分别计算每一类缺陷对应的判别系数，比对所述判别系数的大小，所述判别系数较大的缺陷类别即为待分析区域的最终缺陷类别。

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华中科技大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037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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