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龙图腾网获悉冷水江天宝实业有限公司申请的专利基于计算机视觉的螺栓表面缺陷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：CN120852340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510957481.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于计算机视觉的螺栓表面缺陷检测方法及系统是由李琪才;付平安;阳文华;杨雄辉设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉的螺栓表面缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉的螺栓表面缺陷检测方法及系统，包括：通过环形布置的多相机阵列对螺栓进行360度图像采集并预处理；采用傅里叶变换分析螺纹周期性纹理特征，设计自适应滤波器增强图像；采用多尺度形态学运算，使用针对裂纹、凹坑、划痕类型缺陷的结构元素提取形态学梯度特征；基于局部统计特征的自适应阈值分割方法，结合螺纹方向信息动态调整分割阈值，分割出缺陷候选区域；对候选区域提取几何和纹理特征，采用随机森林分类器识别缺陷类型、位置和严重程度。本发明实现了对螺栓表面多种缺陷的高精度自动检测和分类。

本发明授权基于计算机视觉的螺栓表面缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于计算机视觉的螺栓表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过环形布置的多相机阵列对螺栓进行360度图像采集，获取螺栓表面的原始多角度图像集合并进行去噪和亮度均衡处理，输出预处理后的螺栓表面图像集； S2：对预处理后的螺栓表面图像集采用基于傅里叶变换的频域分析方法，识别螺纹的周期性纹理特征；根据螺纹周期性特征，设计自适应滤波器并对预处理后的螺栓表面图像集中的图像进行增强，输出增强后的螺栓表面图像集； 所述步骤S2包括： S21：对预处理后的螺栓表面图像集中的每幅图像进行傅里叶变换，将图像从空间域转换到频率域，通过分析每幅图像对应频域表示的功率谱密度分布识别螺纹结构的周期性纹理特征，确定螺纹的基频和谐波频率集合； S22：对预处理后的螺栓表面图像集中的每幅图像进行Sobel边缘检测，计算梯度方向角度，构建方向角度直方图，确定螺纹方向向量； 所述步骤S22包括： 为确定螺纹方向向量，首先对第个角度的预处理后的螺栓表面图像进行Sobel边缘检测，计算每个像素点的梯度方向角度，具体为：使用Sobel算子在水平方向的卷积核和垂直方向的卷积核计算在方向的梯度分量和方向的梯度分量： ，； 计算梯度方向角度：，其中为反正切函数； 统计所有像素点的梯度方向角度，构建方向角度直方图，其中的取值范围为，将角度范围划分为36个区间，每个区间宽度为5°； 螺纹方向向量确定为方向角度直方图中出现频次最高的角度区间的中心角度值； S23：基于识别出的螺纹基频和谐波频率集合，设计自适应带通滤波器，定义正常螺纹频率响应函数和缺陷频率响应函数； S24：将自适应滤波器应用于频率域进行频域滤波处理，通过逆傅里叶变换得到增强后的螺栓表面图像集； S3：对增强后的螺栓表面图像集采用多尺度形态学运算，提取不同尺度下的形态学梯度特征；通过使用针对螺栓缺陷类型的结构元素集合，分别提取裂纹、凹坑、划痕不同类型缺陷的形态学特征图，输出多尺度特征图谱集合； S4：对多尺度特征图谱集合提取局部统计特征，采用基于局部统计特征的自适应阈值分割方法，结合螺纹方向信息和局部对比度，动态调整分割阈值，从多尺度特征图谱集合中分割出潜在缺陷区域，输出缺陷候选区域二值图集合； S5：对分割得到的缺陷候选区域二值图集合提取几何特征和纹理特征；基于提取的特征，采用随机森林分类器对缺陷进行识别和分类，最终输出螺栓表面缺陷的检测结果，包括缺陷类型、位置和严重程度。

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