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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利在不均匀光照条件下的骨/填料级配智能检测方法及系统、设备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：CN119693341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202411825560.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权在不均匀光照条件下的骨/填料级配智能检测方法及系统、设备是由刘凯文;苟杰;周强;宁玻;白皓;张宗宇;胡国涛;刘仕奇;肖健;王吉设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本在不均匀光照条件下的骨/填料级配智能检测方法及系统、设备在说明书摘要公布了：本发明涉及智能制造领域，提供一种在不均匀光照条件下的骨填料级配智能检测方法及系统、设备，方法包括：基于骨填料图像的红色通道的每个像素值减去对应位置蓝色通道和绿色通道中较大值，确定骨填料灰度图像的像素值；基于最大类间方差法将骨填料灰度图像二值化，确定消除骨填料阴影的二值化图像；基于连通域算法提取二值化图像中每个骨填料，确定每个骨填料面积、周长、内接圆半径和外接椭圆的长轴和短轴大小；基于每个骨填料面积、周长、内接圆半径和外接椭圆的长轴和短轴大小输入预先构建的神经网络模型，确定每个骨填料粒径大小，完成骨填料级配检测；本发明能够对不均匀光照条件下的骨填料进行精确的智能检测。

本发明授权在不均匀光照条件下的骨/填料级配智能检测方法及系统、设备在权利要求书中公布了：1.一种在不均匀光照条件下的骨填料级配智能检测方法，其特征在于，包括： 采集在红色背景下的骨填料图像； 基于骨填料图像的红色通道的每个像素值减去对应位置蓝色通道和绿色通道中较大值，确定骨填料灰度图像的像素值； 基于最大类间方差法将骨填料灰度图像二值化，确定消除骨填料阴影的二值化图像； 基于连通域算法，提取出二值化图像中每个骨填料，确定每个骨填料面积、周长、内接圆半径和外接椭圆的长轴和短轴大小； 将每个骨填料面积、周长、内接圆半径和外接椭圆的长轴和短轴大小输入预先构建的神经网络模型，确定每个骨填料粒径大小，完成骨填料级配检测； 分别提取红色背景下的骨填料图像的红色通道像素值、蓝色通道像素值、绿色通道像素值； 基于公式1对红色背景下的骨填料图像的红色通道像素值、蓝色通道像素值、绿色通道像素值进行变换： Image_new=max0,R‑maxG,B1其中R表示骨填料图像红色通道的像素值，G表示骨填料图像绿色通道的像素值，B表示骨填料图像蓝色通道的像素值，maxG,B表示绿色和蓝色通道中较大的值，R‑maxG,B表示计算红色通道的值与绿色和蓝色通道中较大值之间的差，max0,R‑maxG,B表示确保计算结果不会出现负数，如果R‑maxG,B的结果小于0，则输出0，否则输出R‑maxG,B的结果，Image_new表示骨填料灰度图像的像素值； 所述基于最大类间方差法将骨填料灰度图像二值化，确定消除骨填料阴影的二值化图像，包括： 基于骨填料灰度图像的直方图，找到骨填料和背景两个峰值之间的最小值作为阈值，基于所述阈值将图像分为骨填料和背景两部分，以将骨填料和背景分割开； 使用腐蚀操作减少噪声点，再通过膨胀操作填补骨填料内部的小洞，使用开运算，先腐蚀后膨胀去除小的噪声和平滑骨填料的边界，使用闭运算，先膨胀后腐蚀，填充骨填料内部的小洞，得到消除骨填料阴影的二值化图像； 所述神经网络模型通过如下方式训练得到： 以不同骨填料的面积、周长、内接圆半径和外接椭圆的长轴和短轴大小作为输入参数，粒径大小作为输出参数，构建神经网络模型数据集； 对所述神经网络模型数据集对进行训练，得到所述神经网络模型。

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