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龙图腾网获悉苏州瀚微智能科技有限公司申请的专利一种基于灰度特征的瑕疵识别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：CN116468689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310402417.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于灰度特征的瑕疵识别方法是由卫洪涛;韩晓伦;马竞;邓家辉;刘重阳;李东洋;唐英豪;孔丹华;朱明甫;卫祉元;蔡守宇;卫佩茹;张坤鹏;高佳琪设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于灰度特征的瑕疵识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于灰度特征的瑕疵识别方法，包括：对目标纺织物图像进行灰度化及滤波处理，得到灰度化图像P；构建灰度直方图Z；根据Z获取数组集S＝S0,S1,…,Si,…S255；获取像素点数量空洞区域和像素点连续区域；获取灰度直方图Z中最大像素点数量对应灰度值h；若g＜h，且g＜|g‑h|，则从S0向Sh进行遍历；若g＞h，且|g‑h|＞|255‑g|，则从S255向Sh进行遍历；否则，从Sh的位置向S0和S255进行遍历；得到灰度值的阈值分割点Q；对P进行阈值分割和噪声过滤，得到第一目标瑕疵区域；提高了瑕疵识别的准确性。

本发明授权一种基于灰度特征的瑕疵识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于灰度特征的瑕疵识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤S100，获取目标纺织物图像，并对所述目标纺织物图像进行灰度化及滤波处理，得到灰度化图像P； 步骤S200，遍历P中所有的像素点，获取0-255灰度值范围内各灰度值对应的像素点的数量，根据各灰度值及各灰度值对应的像素点的数量构建灰度直方图Z，其中，Z的X轴为像素的灰度值，Y轴为灰度值对应的像素点数量； 步骤S300，根据Z获取数组集S=S0,S1,…,Si,…S255；其中，Si为灰度值为i的数组，Si=[i,ni]，ni为灰度值i对应的像素点数量； 步骤S400，遍历S，得到像素点数量空洞区域和像素点数量连续区域；如果J=K=1，则将像素点数量空洞区域与像素点数量连续区域交界处的灰度值记为g’1；如果J=K=2，则将第一像素点数量空洞区域与第一像素点数量连续区域交界处的灰度值记为g1，将第二像素点数量空洞区域与第二像素点数量连续区域交界处的灰度值记为g2，J为得到的像素点数量空洞区域的数量，K为得到的像素点数量连续区域的数量，所述第一像素点数量空洞区域对应的灰度值均值小于所述第二像素点数量空洞区域对应的灰度值均值，所述第一像素点数量连续区域对应的灰度值均值小于所述第二像素点数量连续区域对应的灰度值均值； 步骤S500，获取灰度直方图Z中最大像素点数量对应灰度值h； 步骤S600，若g＜h，且g＜|g-h|，则从S0向Sh进行遍历；若g＞h，且|g-h|＞|255-g|，则从S255向Sh进行遍历；否则，从Sh的位置向S0和S255进行遍历；根据遍历过程中ni的量级变化，得到灰度值的阈值分割点Q；若J=K=1，则g的取值为g’1；若J=K=2，则g的取值为g1或g2； 步骤S700，将Q对应的灰度值作为阈值分割的上限或下限，对P进行阈值分割，得到疑似瑕疵区域；并对所述疑似瑕疵区域进行噪声过滤，得到第一目标瑕疵区域； 所述步骤S600包括： 步骤S601，从S0向Sh进行遍历，记录遍历过程中ni及ni-1的量级，若ni的量级与ni-1的量级的比值大于预设值，记录ni的灰度值为A； 步骤S602，继续遍历A后的十个灰度值对应的像素点数量，若存在相邻两个灰度值的像素点数量的量级的比值大于预设值，则记录所述相邻两个灰度值中的后一灰度值为Q； 所述步骤S600还包括： 步骤S611，从S255向Sh进行遍历，记录遍历过程中ni及ni+1的量级，若ni的量级与ni+1的量级的比值大于预设值，记录ni的灰度值为A； 步骤S612，继续遍历A后的十个灰度值对应的像素点数量，若存在相邻两个灰度值的像素点数量的量级的比值大于预设值，则记录所述相邻两个灰度值中的后一灰度值为Q； 所述步骤S600还包括： 步骤S621，从Sh向S0进行遍历，记录遍历过程中ni及ni-1的量级，若ni的量级与ni-1的量级的比值大于预设值且ni后的十个灰度值中存在相邻两个灰度值的像素点数量的量级的比值大于预设值，记录ni的灰度值为Q； 步骤S622，从Sh向S255进行遍历，记录遍历过程中ni及ni+1的量级，若ni的量级与ni+1的量级的比值大于预设值且ni后的十个灰度值中存在相邻两个灰度值的像素点数量的量级的比值大于预设值，记录ni的灰度值为Q。

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