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龙图腾网获悉徐州远翔机车科技有限公司申请的专利一种钢轮表面划痕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：CN120495217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510571984.7，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权一种钢轮表面划痕检测方法及系统是由张翔设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢轮表面划痕检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及钢轮质量检测技术领域，具体涉及一种钢轮表面划痕检测方法及系统，该方法包括：构建激光散斑干涉检测系统采集钢轮激光散斑干涉图像；对采集到的钢轮激光散斑干涉图像进行预处理，包括图像去噪和图像增强；构建基于深度学习的钢轮表面划痕特征提取模型并训练，将增强处理后的钢轮激光散斑干涉图像输入训练好的钢轮表面划痕特征提取模型，模型输出图像的划痕特征向量；通过对钢轮表面划痕特征进行统计分析，确定划痕检测的阈值，通过将模型输出图像的划痕特征向量与设定的阈值进行比较检测划痕区域并识别划痕类型。本发明通过激光散斑干涉放大钢轮表面的划痕缺陷，实现对钢轮表面划痕的精确识别，提高钢轮表面划痕的检测效率。

本发明授权一种钢轮表面划痕检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种钢轮表面划痕检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S10：构建激光散斑干涉检测系统采集钢轮激光散斑干涉图像，该系统包括激光器、扩束镜、反射镜、成像透镜和高速相机； 步骤S20：采用小波阈值去噪算法对采集到的钢轮激光散斑干涉图像进行去噪处理，通过对比度受限的自适应直方图均衡化算法对去噪后的图像进行增强处理； 步骤S30：构建基于深度学习的钢轮表面划痕特征提取模型并训练，将增强处理后的钢轮激光散斑干涉图像输入训练好的钢轮表面划痕特征提取模型，模型输出钢轮激光散斑干涉图像的划痕特征向量； 步骤S40：通过对钢轮表面划痕特征进行统计分析，确定划痕检测的阈值，将模型输出图像的划痕特征向量与设定的阈值进行比较，当特征向量大于阈值时，判定该图像所对应的区域存在划痕；当特征向量小于等于阈值时，判定该图像所对应的区域无划痕，对存在划痕的区域，根据划痕特征向量对划痕的类型，进行识别和分类； 所述步骤S10中构建激光散斑干涉检测系统采集钢轮激光散斑干涉图像，包括： 构建激光散斑干涉检测系统：包括激光器、扩束镜、反射镜、成像透镜和高速相机，将激光器发出的激光束通过扩束镜扩束后，经反射镜反射照射到钢轮表面，钢轮表面的散射光通过成像透镜成像在高速相机的感光面上； 钢轮激光散斑干涉图像采集：通过在钢轮表面施加振动激励，使钢轮表面产生形变，利用高速相机采集钢轮表面在振动前后的激光散斑干涉图像，振动激励的频率和幅度根据钢轮的材质和尺寸进行调整； 所述步骤S40中通过对钢轮表面划痕特征进行统计分析，确定划痕检测的阈值，包括： 确定划痕判断指标：选取钢轮表面划痕特征中划痕长度、宽度和灰度变化程度作为划痕判断指标，将训练集中所有钢轮激光散斑干涉图像的划痕特征向量提取出来，按照关键指标进行分类，组成单独的数据集合； 均值和标准差计算：通过统计计算方法，计算每个数据集合的均值μ和标准差σ； 阈值确定：根据实际检测情况，设定一个标准差的倍数k，用于调整阈值的宽松程度，计算得到的均值加上选定倍数的标准差，得到划痕检测的阈值T，T=μ+kσ。

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