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龙图腾网获悉临海市临机自动化科技有限公司申请的专利一种基于图像处理的金属弯管智能检测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：CN120471889B 。

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：202510609696.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像处理的金属弯管智能检测识别方法是由罗志斌;王健敏;谢军伟设计研发完成，并于2025-05-13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金属弯管智能检测识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于图像处理的金属弯管智能检测识别技术领域，且公开了一种基于图像处理的金属弯管智能检测识别方法。本方法先在左上角原点的二维坐标系中对原图进行镜像填充3×3中值滤波，去除椒盐噪声和边界伪影；再用中心差分计算水平、垂直梯度及幅值、方向；沿平滑方向对子像素位置做双线性插值抑制非极大值，并在局部窗格取75%百分位阈值筛种子点；依照动态步长正反向追踪提取脊线，结合端点欧氏合并和长度剔除获取完整边缘；最后逐点计算转角并累积总弯角，与单段和总阈值比对，实时在线完成精准抗噪弯曲合格判定。

本发明授权一种基于图像处理的金属弯管智能检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的金属弯管智能检测识别方法，其特征在于，包括： 对原始灰度图像进行坐标系建立和中值滤波处理； 所述对原始灰度图像进行坐标系建立和中值滤波处理，具体包括： 设原始灰度图像为，尺寸为宽度像素、高度像素；其中，为灰度强度函数，表示坐标处的像素灰度值； 以左上角为原点，水平向右为轴正向，垂直向下为轴正向； 像素坐标记为，其中，； 对每像素构造3×3邻域集合，具体为： ，超出图像边界时采用镜像填充；其中，为像素的3×3邻域灰度值集合； 计算中值滤波后的灰度值，具体为：； 其中，为中值滤波后灰度值函数；指对集合内的9个值从小到大排序后取第5个； 基于图像灰度值计算水平方向和垂直方向的梯度，以及梯度幅值和方向； 所述基于图像灰度值计算水平方向和垂直方向的梯度，以及梯度幅值和方向，具体包括： 计算水平梯度为；其中，为水平方向上灰度变化率； 计算垂直梯度为；其中，为垂直方向上灰度变化率； 计算梯度幅值为；其中，为梯度幅值函数； 计算梯度方向为；其中，为梯度方向函数；为二参数反正切函数； 沿梯度方向进行插值运算，判定像素是否为梯度局部极大值； 所述沿梯度方向进行插值运算，判定像素是否为梯度局部极大值，具体包括： 沿梯度方向插值，具体为： S1、对每像素，记方向，取相邻插值点： ，； S2、对在与处进行双线性插值，得到与； 判定局部极大性，具体为： ；其中，为非极大值抑制后二值边缘掩码，1表示梯度局部极大点； 采用局部百分位阈值方法对局部极大点进行筛选，提取初始种子点； 所述采用局部百分位阈值方法对局部极大点进行筛选，提取初始种子点，具体包括： 设窗格半宽为，构造局部窗格，具体为： ； 取窗格内第75百分位数设为百分位阈值，具体为： ；其中，为取排序后集合的第个值； 根据百分位阈值筛选初始种子点掩码： ；其中，为仅保留强梯度极大点； 通过局部窗格内方向向量的矢量和计算平滑后的梯度方向； 所述通过局部窗格内方向向量的矢量和计算平滑后的梯度方向，具体包括： 在同一窗格内，对方向计算矢量和，具体为： 其中，分别为局部窗口内方向余弦与正弦的矢量和； 平滑方向计算：；其中，为平滑后梯度方向； 以种子点为起始，采用正反向追踪方式完成脊线提取； 根据端点间距离及长度阈值对脊线进行合并与筛选； 基于提取的脊线计算转角角度与总弯曲角度，并与设定阈值比较，判断弯曲是否合格。

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