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龙图腾网获悉江西图揽金属科技有限公司申请的专利一种基于图像处理的支吊架实时损伤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：CN120852420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202511352496.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像处理的支吊架实时损伤检测方法及系统是由李永珍;高瞻午恩设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理的支吊架实时损伤检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图像处理的支吊架实时损伤检测方法及系统，方法包括对多角度工作图像进行图像预处理，以得到预处理图像；对预处理图像依次进行图像增强、图像矫正与图像去噪处理，以得到处理图像集；将处理图像集进行尺度特征融合，以得到融合图像；对融合图像进行分割阈值决策与动态图像分割，以得到目标图像；获取训练模板图像，通过训练模板图像对预设损伤检测模型进行训练，将目标图像输入训练后的预设损伤检测模型中，以输出实时损伤检测结果，本发明可有效解决因光照不均、对比度低、噪声干扰以及图像模糊所带来的影响，同时有效平衡图像细节保留以及噪声抑制，可提升分割的质量以及鲁棒性，进一步提升后续损伤检测的精度。

本发明授权一种基于图像处理的支吊架实时损伤检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的支吊架实时损伤检测方法，其特征在于，包括： 实时获取支吊架在工作状态下的多角度工作图像，对所述多角度工作图像进行图像预处理，以得到预处理图像； 对所述预处理图像依次进行图像增强、图像矫正与图像去噪处理，以得到处理图像集； 将所述处理图像集进行尺度特征融合，以得到融合图像； 对所述融合图像进行分割阈值决策与动态图像分割，以得到目标图像； 获取训练模板图像，通过所述训练模板图像对预设损伤检测模型进行训练，将所述目标图像输入训练后的所述预设损伤检测模型中，以输出实时损伤检测结果； 所述对所述预处理图像依次进行图像增强、图像矫正与图像去噪处理，以得到处理图像集的步骤包括： 计算所述预处理图像的反射分量，并基于所述反射分量确定初始处理图像： ； ； 式中，为尺度数，为第个尺度对应的尺度权重，为预处理图像，为光照分量； 对所述初始处理图像进行RGB像素调整，以得到第一处理图像： ； 式中，为初始处理图像在第个通道的亮度最大值，为初始处理图像在第个通道的亮度平均值，为映射函数，初始处理图像在第个通道的图像； 确定所述第一处理图像的一阶微分方程与二阶微分方程： ； ； 式中，分别表示第一处理图像在处的像素值，为微分算子； 通过所述一阶微分方程与所述二阶微分方程提取所述第一处理图像中边缘信息，以得到边缘细节信息，对所述第一处理图像进行伽马校正，以得到校正图像，将所述边缘细节信息融合入所述校正图像中，以得到第二处理图像； 构建多层金字塔结构并将所述第二处理图像输入金字塔结构中进行处理，以得到处理图像集； 所述构建多层金字塔结构并将所述第二处理图像输入金字塔结构中进行处理，以得到处理图像集的步骤包括： 构建多层金字塔结构并将所述第二处理图像进行高斯金字塔转换与拉普拉斯金字塔转换，以得到第一金字塔图像与第二金字塔图像： ； ； 式中，为高斯核函数，表示第层高斯金字塔输出的图像在处的像素值，分别表示方向上的索引偏移量，表示第层高斯金字塔输出的图像在处的像素值，表示第层高斯金字塔输出的图像在处的像素值； 基于所述第一金字塔图像与所述第二金字塔图像计算第一分量与第二分量： ； ； ； 式中，表示第二处理图像的投射图经过层高斯金字塔输出的图像，为经验常数，为调整系数； 基于所述第一分量与所述第二分量确定第三处理图像，综合所述第一处理图像、所述第二处理图像、所述第三处理图像，以得到处理图像集； ； 式中，为增强参数； 所述将所述处理图像集进行尺度特征融合，以得到融合图像的步骤包括： 计算所述处理图像集的第一权重、第二权重、第三权重： ；； ； 式中，为第一处理图像的拉普拉斯算子，为第二处理图像输入显著性估计器得到的显著性图像，分别表示第三处理图像在R、G、B通道的像素值，为第三处理图像的亮度； 基于第一权重、第二权重、第三权重对所述处理图像集进行融合，以得到融合图像： ； 式中，为第个权重，为第个处理图像。

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