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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于机器视觉的陶瓷瓦表面鼓包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：CN115661077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211319352.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的陶瓷瓦表面鼓包检测方法是由曾曙光;胡承鑫;郑胜;李强;肖焱山;罗志会设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的陶瓷瓦表面鼓包检测方法在说明书摘要公布了：基于机器视觉的陶瓷瓦表面鼓包检测方法，首先，提取出陶瓷瓦的红色通道图像，并进行高斯滤波的预处理，以改善光照不均并抑制噪声；其次，采用自适应小波变换、线性中值滤波的方法增强鼓包与背景区域对比度；最后，利用二值化和形态学的方法，得到鼓包区域的信息。本发明基于机器视觉的陶瓷瓦表面鼓包检测方法自动化程度较高，可以解决人工检测劳动强度大、主观性强、检测效率低的问题。

本发明授权基于机器视觉的陶瓷瓦表面鼓包检测方法在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的陶瓷瓦表面鼓包检测方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：提取陶瓷瓦的红色通道图像，以去除光照不均的干扰； 步骤2：对陶瓷瓦红色通道图像进行高斯滤波，以抑制噪声； 步骤3：采用自适应小波变换、线性中值滤波的方法，增强鼓包与背景区域对比度； 步骤4：利用二值化和形态学的方法，得到鼓包区域的信息； 所述步骤3中包括如下步骤： S3.1：使用自适应小波变换的方法分解待检测陶瓷瓦区域，能够得到不同尺度的信息，选取包含鼓包信息的尺度并进行小波重构得到重构图像； 设原始信号为,低通滤波器为，信号经过一次滤波能够得到一个低频分量和一个高频分量，其中，高频分量表示图像的细节信息，又被称为小波面、小波系数，低频分量表示图像的近似信息，还能继续进行滤波分解； 令n次滤波后的低频分量为，第n次分解得到的高频分量为，有如下数学描述： ； ； 其中，n为分解次数，又被称为尺度； àtrous小波变换将信号分解为多个小波面和一个近似信号，多个小波面表示不同的细节信息，近似信号表示背景信息；若要将其重构，将所有小波面和近似信号进行叠加，如下述公式： ； 将àtrous小波变换拓展二维图像中，分解后的图像与原始图像尺寸一致，可以提取不同尺度下的高频分量，实现对具有不同特征的图像进行特征分离；重构图像可由分解后的小波系数与背景信息叠加得到： ； S3.2：重构图像中鼓包信息表现为异常点区域，通过水平中值滤波将鼓包信息抹去；对重构图像作一维水平中值滤波处理，得到滤波后图像； S3.3：将图像与图像差分得到图像，即将重构图像与去除鼓包信息后的背景图像相减；图像差分的目是提高鼓包与背景区域的对比度； 所述步骤4中包括如下步骤： S4.1：利用灰度阈值对图像进行二值化，得到二值化图像，实现鼓包的分割，计算公式如下： ； 表示的像素值；表示像素值的绝对值； 其中，;；表示的像素值； S4.2：再对二值化图像使用连通域提取、形态学滤波得到图像；最后，根据图像统计鼓包个数并计算其面积。

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