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龙图腾网获悉合肥公共安全技术研究院申请的专利一种非接触式钢管端面尺寸测量装置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：CN120351844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510434493.8，技术领域涉及：G01B11/00；该发明授权一种非接触式钢管端面尺寸测量装置是由王哲;鲍磊;刘小楠;聂建华;牟宸宇;王贲文;杨靖;查文锦;叶青;潘品;黎仁杰;徐海东设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非接触式钢管端面尺寸测量装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种非接触式钢管端面尺寸测量装置，括设备箱、升降机构、相机、传感器和数据处理模块，所述设备箱内设置有升降机构，所述升降机构的升降端设置有相机，所述设备箱上设有供相机拍摄的拍摄口，所述设备箱外部设置有传感器，所述相机和传感器均与设备箱外部的数据处理模块电连接；所述数据处理模块包括二值化模块、过滤模块、凸包计算模块、毛刺判断模块和厚度计算模块。本发明不仅防止了检测过程中对钢管造成损伤，还排除毛刺对测量出的管端尺寸的影响。

本发明授权一种非接触式钢管端面尺寸测量装置在权利要求书中公布了：1.一种非接触式钢管端面尺寸测量装置，其特征在于，包括设备箱、升降机构、相机、传感器和数据处理模块，所述设备箱内设置有升降机构，所述升降机构的升降端设置有相机，所述设备箱上设有供相机拍摄的拍摄口，所述设备箱外部设置有传感器，所述相机和传感器均与设备箱外部的数据处理模块电连接； 所述数据处理模块包括二值化模块、过滤模块、凸包计算模块、毛刺判断模块和厚度计算模块； 二值化模块：将相机拍摄的管端原始图像转换为二值化图像并使用形态学梯度运算检测轮廓获取管端有效轮廓点并判断轮廓是否近似圆，然后对轮廓进行排序分辨内外轮廓点集； 过滤模块：遍历原始轮廓点计算平均厚度、最大最小厚度及其位置，再过滤原始轮廓点获取小于距离阈值的轮廓点集； 凸包计算模块：根据过滤后得到的轮廓点集，计算大小轮廓凸包，对凸包进行椭圆拟合，得到拟合椭圆；计算出平均内外径和中心点并计算过滤轮廓的平均厚度，最大最小厚度及其位置； 毛刺判断模块：根据得到的凸包点集，画出轮廓点集中各点位置，判断轮廓点到轮廓距离是否超过阈值，若超过则判断为毛刺； 厚度计算模块：根据得到的拟合椭圆计算最大最小内外径、椭圆度，并画出最大最小厚度点； 所述二值化模块包括以下过程： 步骤1.1：首先采用反二值化方法将图像转换为二值化图像，其次执行形态学梯度运算突出图像边缘并检索所有轮廓，接着通过计算轮廓的面积去除小的噪声轮廓并找到包围轮廓的面积最小的矩形后筛选出特定宽高比的矩形，将该矩形包围的轮廓排序并选取最大和第三大轮廓分别作为外径和内径轮廓添加到有效轮廓，其中轮廓点的分辨率为原始图像分辨率； 步骤1.2：根据步骤1.1得到的两个轮廓点集，记轮廓的零阶矩为m00，表示轮廓的面积，轮廓在x轴，y轴上的一阶矩分别为m10和m01，轮廓质心坐标为，； 步骤1.3：根据步骤1.2得到的两轮廓质心坐标，计算坐标之间的欧几里得距离，判断该距离是否超出阈值，若超出阈值则直接返回，否则对两轮廓排序以便分辨内外轮廓点集； 所述过滤模块包括以下过程： 步骤2.1：遍历步骤1.1得到的内径原始轮廓点集，计算每个点到外径轮廓的距离即作为厚度保存，得到最大距离为最大厚度，最小距离为最小厚度并保存最大最小厚度点位置，对所有距离之和求平均作为平均厚度； 步骤2.2：根据步骤1.1得到的原始轮廓点集，使用最小二乘算法找到最佳拟合椭圆；为过滤与轮廓中心过远的轮廓点，遍历原始轮廓点集，记每个当前遍历点坐标为p0x0，y0，取该点左右两侧距离N1个点位置的两个点分别记为p1x1，y1、p2x2，y2，求出点p0到p1和p2的连线Lp1，p2的距离dist，Lp1，p2的直线方程一般式为：，其中A=y1-y2，B=x2-x1，C=x1y2-y1x2，各点到p0x0，y0到直线Lp1，p2的距离dist=，同理，取左右两侧距离N2个点位置的两个点连接，得出距离，再分别计算p1到p2之间所有的点到当前点和拟合椭圆中心点之间连线的平均距离；最后将所得出的距离逐一与设定的阈值对比，若超过阈值则将当前遍历点过滤；得到初步过滤轮廓点集； 步骤2.3：遍历步骤1.1得到的原始轮廓点集，计算点集上每一个点到初步过滤轮廓点集的距离，将距离未超过设定阈值的点记为缺失点重新与过滤轮廓合并；为确保后续轮廓点遍历顺序与它们在轮廓上的位置顺序一致，遍历合并后的轮廓，对于每一个遍历的轮廓点，通过轮廓点与轮廓中心相减得到从轮廓中心到该点的方向向量，对该方向向量使用欧几里得范数进行归一化得到单位向量；以第一个单位向量为初始向量，以x正方向为标准方向，通过计算初始向量和当前遍历轮廓点的单位向量分别与x正方向之间的角度，再将两角度相减即可得到每个轮廓点所在方向向量与初始点方向向量之间的角度，对这些角度升序排序即可得到遍历顺序与位置顺序一致的轮廓点集； 步骤2.4：同步骤2.2，再次过滤轮廓，得到过滤轮廓点集，确保没有离轮廓中心过远的轮廓点。

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