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龙图腾网获悉陕西科技大学申请的专利一种工件表面缺陷图像识别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：CN121236065B 。

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：202511767678.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种工件表面缺陷图像识别方法是由李涵谦;张冬旭设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工件表面缺陷图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工件表面缺陷图像识别方法，涉及缺陷识别技术领域。该方法的步骤包括：收集数控加工参数，计算生成接触区域力场云图，模拟刀具切削过程，生成预测纹理图像；收集合格工件表面图像，计算其与预测纹理图像的像素均方误差，通过最小二乘法校准预测纹理图像；采集待检测工件表面图像，与校准预测纹理图像对比，确定潜在缺陷区域；对潜在缺陷区域图像进行特征增强和提取，得到缺陷标准化特征向量；基于支持向量机构建缺陷类型识别模型，输入缺陷标准化特征向量，输出表面缺陷类型并绑定坐标，生成表面缺陷坐标及类型。基于所述表面缺陷坐标及类型，实现工件表面缺陷的识别。

本发明授权一种工件表面缺陷图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种工件表面缺陷图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：收集数控加工参数，通过切削表面形貌理论对数控加工参数进行计算，生成接触区域力场云图，基于接触区域力场云图，通过计算机图形学工具模拟刀具切削过程，生成预测纹理图像； 步骤S2：收集合格工件表面图像，计算所述合格工件表面图像和预测纹理图像的像素均方误差，基于所述像素均方误差，通过最小二乘法对预测纹理图像进行校准，得到校准预测纹理图像； 步骤S3：采集待检测工件表面图像，将所述待检测工件表面图像和校准预测纹理图像进行图像对比，确定潜在缺陷区域； 步骤S4：先对所述潜在缺陷区域的检测工件表面图像进行特征增强，得到增强潜在缺陷区域图像；对增强潜在缺陷区域图像进行特征提取，得到缺陷特征向量，对所述缺陷特征向量进行标准化处理，得到缺陷标准化特征向量； 步骤S5：基于支持向量机，构建工件表面缺陷类型识别模型，将缺陷标准化特征向量输入到所述工件表面缺陷类型识别模型，输出得到表面缺陷类型，将所述表面缺陷类型与潜在缺陷区域的坐标进行绑定，生成表面缺陷坐标及类型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人陕西科技大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市未央大学园区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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