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龙图腾网获悉太原科技大学申请的专利一种钢板表面缺陷的分类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：CN115439405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210891071.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种钢板表面缺陷的分类方法是由胡鹰;侯政通;王效岗;胡鹏设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢板表面缺陷的分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及钢板表面缺陷分类领域。一种钢板表面缺陷的分类方法，获取工业拍摄到的钢板表面缺陷图像，图像预处理后采取融合降维处理后形成一个42维特征向量；建立KD‑Tree；42维特征向量输入TWSVM算法训练获得最优TWSVM模型；训练好的TWSVM模型以概率的形式进行输出，并输出测试样本所属缺陷种类的概率值；设定概率阈值，将概率值小于设定概率阈值的测试样本在KD‑Tree中搜寻测试样本的最近邻样本进行二次判定，最终结果将作为这些低于设定概率阈值的测试样本的所属缺陷类型。本发明利用双分类器最大化的提升了钢板表面缺陷的分类效果。

本发明授权一种钢板表面缺陷的分类方法在权利要求书中公布了：1.一种钢板表面缺陷的分类方法，其特征在于：包括步骤如下： S1：获取工业拍摄到的钢板表面缺陷图像，并划分为训练集和测试集； S2：将S1获取的图像进行图像预处理； S3：提取预处理后图像的HOG、GLCM特征和几何特征，对HOG和GLCM特征采取融合降维处理后与几何特征融合在一起形成一个42维特征向量； S4：利用S3得到的42维特征向量建立KD-Tree； S5：将S3得到的42维特征向量输入TWSVM算法训练获得最优TWSVM模型； S6：将S5中训练好的TWSVM模型以概率的形式进行输出，输出测试样本所属缺陷种类的可信概率值； S7：设定概率阈值，将S6中可信概率值小于设定概率阈值的测试样本在S4建立的KD-Tree中搜寻测试样本的最近邻样本进行二次判定，最终结果将作为这些低于设定概率阈值的测试样本的所属缺陷类型；二次判定具体步骤如下： S81：将最近邻样本所属缺陷类型与S6中已判定的缺陷类型进行对比； S82：缺陷类型若一致，则直接输出缺陷类型； S83：若不一致，则将最近邻样本对应的缺陷类型以1概率值输出，与S6中对应的缺陷类型可信概率值Pl进行求和平均，得到新的可信概率值P′l，公式如下 S84：将可信概率值由高到低重新排序，选出最大的可信概率值； S85：根据最大可信概率值对应的所属缺陷类型来二次判别不可信任样本所属的缺陷类型，并将判别的类型作为最终判定。

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