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龙图腾网获悉陕西立邦软件有限公司申请的专利一种基于图像处理的钛合金质量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：CN121236070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511792523.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像处理的钛合金质量检测方法及系统是由高彧韡;郝杰夫;李少华;段晓妮设计研发完成，并于2025-12-01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钛合金质量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于图像处理的钛合金质量检测方法及系统。包括：获取钛合金内部边缘图，对钛合金内部边缘图进行闭合连通域检测；计算每个闭合区域的内部灰度均匀性；从闭合区域中确定问题闭合区域，计算每个问题闭合区域的相对清晰程度；使用K‑Means算法对问题闭合区域进行聚类，得到聚类簇；确定每个聚类簇的图像重建精度等级；确定每个聚类簇的插值数量；确定每个问题闭合区域的插值数量，确定每个像素点对应的插值位置和插值像素点；使用插值像素点对每个问题闭合区域进行插值，得到钛合金内部探伤重建图像。本发明可以提高钛合金内部生产异常的种类分析的精准程度。

本发明授权一种基于图像处理的钛合金质量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的钛合金质量检测方法，其特征在于，包括： 使用canny边缘检测算法对钛合金内部探伤图像进行检测，得到钛合金内部边缘图，对钛合金内部边缘图进行闭合连通域检测，得到钛合金内部边缘图的闭合区域； 根据闭合区域和非闭合区域的像素点灰度值，计算每个闭合区域的内部灰度均匀性，其中，非闭合区域为钛合金内部边缘图中，闭合区域外的区域； 根据闭合区域的内部灰度均匀性，从闭合区域中确定问题闭合区域； 获取第b个问题闭合区域中的边缘像素点，其中，第b个问题闭合区域中的边缘像素点为钛合金内部边缘图中，在第b个问题闭合区域中的边缘像素点； 将第b个问题闭合区域中，第c个边缘像素点的8邻域中的非边缘像素点的灰度值均值，确定为第b个问题闭合区域中，第c个边缘像素点的第一灰度均值，其中，非边缘像素点为第b个问题闭合区域中除边缘像素点之外的像素点； 将第b个问题闭合区域中，第c个边缘像素点的灰度值，与第b个问题闭合区域中，第c个边缘像素点的第一灰度均值的差值取绝对值，得到第b个问题闭合区域中，第c个边缘像素点的边缘清晰度； 获取第b个问题闭合区域中，边缘像素点的边缘清晰度的均值； 获取第b个问题闭合区域中的非边缘像素点； 将第b个问题闭合区域中，第d个非边缘像素点的8邻域中的非边缘像素点的灰度值均值，确定为第b个问题闭合区域中，第d个非边缘像素点的第二灰度均值； 将第b个问题闭合区域中，第d个非边缘像素点的灰度值，与第b个问题闭合区域中，第d个非边缘像素点的第二灰度均值的差值取绝对值，得到第b个问题闭合区域中，第d个非边缘像素点的非边缘连续度； 获取第b个问题闭合区域中，非边缘像素点的非边缘连续度的均值； 将第b个问题闭合区域中，边缘像素点的边缘清晰度的均值，与第b个问题闭合区域中，非边缘像素点的非边缘连续度的均值的比值，确定为第b个问题闭合区域的相对清晰程度； 获取每个问题闭合区域的相对清晰程度； 将相对清晰程度确定为K-Means算法的聚类参数、将预设簇数量确定为K-Means算法的簇中心数量，使用K-Means算法对问题闭合区域进行聚类，得到聚类簇，其中，预设簇数量为3； 将相对清晰程度的均值最大的聚类簇，确定为最低图像重建精度等级； 将相对清晰程度的均值最小的聚类簇，确定为最高图像重建精度等级； 将剩余的聚类簇，确定为中间图像重建精度等级； 为最低图像重建精度等级对应的聚类簇，配置第一数量的插值数量； 为最高图像重建精度等级对应的聚类簇，配置第三数量的插值数量； 为中间图像重建精度等级对应的聚类簇，配置第二数量的插值数量； 其中，第一数量小于第二数量，第二数量小于第三数量； 基于每个聚类簇的插值数量，确定每个聚类簇中的每个问题闭合区域的插值数量，并基于每个问题闭合区域中，每个像素点的灰度值，确定每个像素点对应的插值位置和插值像素点； 使用插值像素点对每个问题闭合区域进行插值，得到钛合金内部探伤重建图像。

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