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龙图腾网获悉陕西紫兆装备股份有限公司申请的专利一种基于图像检测的薄壁塔塔体缺陷检测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：CN121213577B 。

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：202511786177.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像检测的薄壁塔塔体缺陷检测方法是由林强;汪建超;赵永超;张灵菊设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像检测的薄壁塔塔体缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及塔体检测技术领域，具体涉及一种基于图像检测的薄壁塔塔体缺陷检测方法。方法包括：根据疑似腐蚀裂纹候选区域中的各灰度极小值像素点与对应灰度极小值像素点的邻域像素点之间的灰度差异，对疑似腐蚀裂纹候选区域中的像素点进行筛选，得到初筛像素点集合，根据各聚类簇的最小外接圆、各聚类簇中的各像素点到对应聚类簇的最小外接圆的圆心的距离以及各聚类簇的最小外接圆的圆心到骨架的最短距离，对初筛像素点集合中的像素点进行再次筛选，得到目标像素点，并将目标像素点作为种子点，从目标表面图像上的种子点开始进行区域生长，得到目标腐蚀裂纹区域。且本发明能够提高腐蚀裂纹识别检测的完整性、充分性。

本发明授权一种基于图像检测的薄壁塔塔体缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像检测的薄壁塔塔体缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 获取薄壁塔塔体的目标表面图像以及所述目标表面图像上的疑似腐蚀裂纹候选区域； 根据所述疑似腐蚀裂纹候选区域中的各灰度极小值像素点与对应灰度极小值像素点的邻域像素点之间的灰度差异，对所述疑似腐蚀裂纹候选区域中的像素点进行筛选，得到初筛像素点集合； 获取所述疑似腐蚀裂纹候选区域的骨架，对所述初筛像素点集合中的像素点进行聚类得到各聚类簇，并根据所述各聚类簇的最小外接圆、所述各聚类簇中的各像素点到对应聚类簇的最小外接圆的圆心的距离以及所述各聚类簇的最小外接圆的圆心到所述骨架的最短距离，对所述初筛像素点集合中的像素点进行再次筛选，得到目标像素点，并将所述目标像素点作为种子点，从所述目标表面图像上的种子点开始进行区域生长，得到目标腐蚀裂纹区域； 所述目标表面图像上的疑似腐蚀裂纹候选区域的获取方法，包括：对所述目标表面图像进行全阈值分割，得到二值图像，对所述二值图像进行连通域分析，得到所述目标表面图像上的各连通域，计算所述各连通域与腐蚀裂纹模版之间的相似度，并记为对应连通域的异常值，将面积大于预设面积阈值的连通域均记为初始连通域，将异常值大于预设异常阈值的连通域均记为所述目标表面图像上的疑似腐蚀裂纹候选区域； 所述初筛像素点集合的获取方法，包括：将所述疑似腐蚀裂纹候选区域中的灰度极小值像素点均记为候选像素点，并将位于各候选像素点的预设邻域范围内的像素点构成的集合记为对应候选像素点的邻域像素点集合；根据各候选像素点与对应候选像素点的邻域像素点集合中的各邻域像素点之间的灰度差异，得到各候选像素点的邻域相似占比特征值，并将邻域相似占比特征值大于预设占比阈值的所有候选像素点构成的集合记为初筛像素点集合； 各候选像素点的邻域相似占比特征值的获取方法，包括：针对于任一候选像素点，计算所述候选像素点的邻域像素点集合中的各邻域像素点与所述候选像素点之间的灰度差值绝对值的负相关映射结果，并记为对应邻域像素点的灰度相似值，在所述候选像素点的邻域像素点集合中，统计灰度相似值大于预设相似阈值的邻域像素点数量，并记为邻域相似数量值，将所述邻域相似数量值与所述候选像素点的邻域像素点集合中的像素点数量的比值，记为所述候选像素点的邻域相似占比特征值； 候选像素点q的邻域像素点集合中的第w个邻域像素点的灰度相似值的表达式为，其中，exp为以常数e为底的指数函数，为候选像素点q的邻域像素点集合中的第w个邻域像素点的灰度值，为候选像素点q的灰度值； 所述目标像素点的获取方法，包括：根据所述各聚类簇的最小外接圆的半径以及所述各聚类簇中的各像素点到对应聚类簇的最小外接圆的圆心的距离，得到各聚类簇的密集程度表征值；根据所述各聚类簇的最小外接圆的圆心到所述骨架的最短距离，得到各聚类簇的偏离表征值；根据所述各聚类簇的密集程度表征值和偏离表征值，对所述初筛像素点集合中的像素点进行再次筛选，得到目标像素点； 各聚类簇的密集程度表征值的获取方法，包括：针对于任一聚类簇，将所述聚类簇中的各像素点到所述聚类簇的最小外接圆的圆心的距离的均值记为第一距离均值，将所述聚类簇的最小外接圆的半径减去所述第一距离均值的结果作为所述聚类簇的密集程度表征值； 聚类簇G的密集程度表征值的表达式为： ； 其中，为聚类簇G的密集程度表征值，为聚类簇G的最小外接圆的面积，K为聚类簇G中的像素点总数量，为聚类簇G中的第k个像素点与聚类簇G的最小外接圆的圆心之间的欧式距离； 各聚类簇的偏离表征值的获取方法，包括：将所述各聚类簇的最小外接圆的圆心到所述骨架的最短距离，记为对应聚类簇的特征距离，将所有聚类簇的特征距离的均值记为第二距离均值，将所述各聚类簇的特征距离减去第二距离均值的结果记为对应聚类簇的偏离表征值； 聚类簇G的偏离表征值的表达式为： ； 其中，为聚类簇G的偏离表征值，为聚类簇G的最小外接圆的圆心到目标表面图像对应的骨架的最短距离，B为聚类簇的个数，为第b个聚类簇的最小外接圆的圆心到目标表面图像对应的骨架的最短距离； 根据所述各聚类簇的密集程度表征值和偏离表征值，对所述初筛像素点集合中的像素点进行再次筛选，得到目标像素点的方法，包括： 针对于任一聚类簇，判断所述聚类簇的密集程度表征值是否大于等于预设密集阈值，若是，则将所述聚类簇中的中心点作为所述聚类簇的代表像素点，否则，则将所述聚类簇中的所有点均作为所述聚类簇的代表像素点，继续判断所述聚类簇的偏离表征值是否小于预设偏离阈值，若是，则将所述聚类簇的代表像素点均作为目标像素点； 灰度极小值像素点的获取方法，包括：针对于任一疑似腐蚀裂纹候选区域，将所述疑似腐蚀裂纹候选区域中的所有像素点按照灰度值从小到大的顺序排列，得到像素点序列，在所述像素点序列中选取最前面的预设数量个像素点作为所述疑似腐蚀裂纹候选区域中的灰度极小值像素点。

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