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龙图腾网获悉江苏省特种设备安全监督检验研究院申请的专利一种基于机器视觉的相控阵超声面积型影像缺陷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：CN120125564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510282929.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的相控阵超声面积型影像缺陷检测方法是由龚浩;潘斌设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的相控阵超声面积型影像缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及缺陷检测的技术领域，公开了一种基于机器视觉的相控阵超声面积型影像缺陷检测方法。首先对初始相控阵超声面积型影像集合进行影像质量评价，得到筛选后的相控阵超声面积型影像集合；其次，筛选后的相控阵超声面积型影像进行去噪处理和图像增强处理；再基于改进的缺陷区域定位方法和八域连通检测算法进行缺陷区域定位和提取，得到最终相控阵超声面积型影像集合；最后，构建新的LeNet‑5网络，得到改进的LeNet‑5网络，经过训练得到LeNet‑5网络检测模型，输出最终缺陷检测结果，实现缺陷检测。本发明通过对相控阵超声面积型影像进行处理和分析，实现相控阵超声面积型影像缺陷检测的目的，方法客观准确。

本发明授权一种基于机器视觉的相控阵超声面积型影像缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的相控阵超声面积型影像缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集相控阵超声面积型影像，得到初始相控阵超声面积型影像集合，基于影像峰值信噪比对初始相控阵超声面积型影像集合进行影像质量评价，得到筛选后的相控阵超声面积型影像集合； S2、对所述筛选后的相控阵超声面积型影像集合中筛选后的相控阵超声面积型影像进行去噪处理和图像增强处理，完成图像预处理，得到处理后的相控阵超声面积型影像集合； S3、基于改进的缺陷区域定位方法，通过引入K-means算法对所述处理后的相控阵超声面积型影像集合进行聚类，再使用八域连通检测算法进行缺陷区域定位和提取，得到最终相控阵超声面积型影像集合； 所述S3包括如下步骤： S31、对所述处理后的相控阵超声面积型影像集合，使用K-means算法进行聚类，分割出缺陷区域，得到二值化相控阵超声面积型影像集合； S32、对所述二值化相控阵超声面积型影像集合进行形态学处理，得到形态学处理的二值化相控阵超声面积型影像集合；在形态学处理的二值化相控阵超声面积型影像集合中选取缺陷提取相控阵超声面积型影像，在所述缺陷提取相控阵超声面积型影像上选取像素点记为当前像素点，扫描所述缺陷提取相控阵超声面积型影像，得到当前像素点的八邻域像素点；通过设定距离阈值，形成初始连通区域； S33、确定所述初始连通区域的边界，不断更新初始连通区域，直至当前像素点越界，得到最终连通区域，完成缺陷区域定位，并提取最终连通区域，得到最终相控阵超声面积型影像，组成最终相控阵超声面积型影像集合； S4、构建新的LeNet-5网络，得到改进的LeNet-5网络，经过训练得到LeNet-5网络检测模型，对所述最终相控阵超声面积型影像集合进行缺陷检测，输出最终缺陷检测结果，实现缺陷检测； 所述S4包括如下步骤： S41、构建新的LeNet-5网络，将待缺陷检测影像从输入层输入，经过第一卷积层，设定卷积核大小为，步长为1，再经过第一池化层，设定池化层大小为，步长为1，达到第二卷积层，卷积核大小为，再分别到第二池化层、第三卷积层和第三池化层，其中第三池化层连接到全连接层，全连接层得到缺陷检测结果，输出层输出缺陷检测结果，所述缺陷检测结果包括裂纹、未熔合、未焊透、气孔和夹渣，得到改进的LeNet-5网络； S42、重新获取相控阵超声面积型影像，得到新的相控阵超声面积型影像集合，对所述新的相控阵超声面积型影像集合中新的相控阵超声面积型影像进行筛选、去噪处理、图像增强处理以及缺陷区域定位和提取后，得到相控阵超声面积型影像样本集合，再对相控阵超声面积型影像样本集合进行翻转操作后，得到扩充相控阵超声面积型影像样本集合，对所述扩充相控阵超声面积型影像样本集合按照缺陷检测结果贴上标签后，训练改进的LeNet-5网络，得到LeNet-5网络检测模型； S43、对所述最终相控阵超声面积型影像集合中最终相控阵超声面积型影像贴上标签，将最终相控阵超声面积型影像集合输入到LeNet-5网络检测模型中，输出最终缺陷检测结果，实现缺陷检测。

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