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龙图腾网获悉西安近代化学研究所申请的专利一种基于像素聚类Transformer模型算法的金属腐蚀度计算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：CN115841471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211555357.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于像素聚类Transformer模型算法的金属腐蚀度计算方法是由周文静;李晨;陈颢源;宁艳利;宋秀铎;赵娟;高朗华设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于像素聚类Transformer模型算法的金属腐蚀度计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于像素聚类Transformer模型算法的金属腐蚀度计算方法，利用k‑means聚类算法生成伪标签，然后通过像素聚类Transformer模型进行自适应训练，将待测金属截面图像输入到训练好的模型中，最终得到金属腐蚀部分和金属腐蚀程度的识别结果，计算得到金属腐蚀度。本发明用于检测金属腐蚀部分和计算金属腐蚀度，与传统技术相比，能实现载入图像后完全自动进行处理；能更加方便工业相关人员在日常诊断金属腐蚀情况中的效率，并且大大的减少误差。

本发明授权一种基于像素聚类Transformer模型算法的金属腐蚀度计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于像素聚类Transformer模型算法的金属腐蚀度计算方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，数据输入及预处理： 输入金属截面图像样本，使用MATLAB中的全自动识别圆形区域函数找出金属截面图像中的金属整体部分，然后获取金属整体部分的RGB三通道像素值；从金属标准图像中找到干净的金属区域，对该区域进行中值滤波去噪，然后获取整个像素的平均RGB三通道像素值，作为标准金属色度像素；所述金属标准图像是指同一批次输入的金属截面图像样本中没有被腐蚀的金属截面图像； 步骤2，划分金属腐蚀部分和金属腐蚀程度： 步骤2.1，划分金属腐蚀部分： 将步骤1得到的金属整体部分的RGB三通道像素值与标准金属色度像素进行相减，负值部分为金属腐蚀部分；对金属腐蚀部分进行去噪处理，并使用MATLAB对去噪后的金属腐蚀部分进行可视化输出； 步骤2.2，划分金属腐蚀程度： 将步骤1得到的金属整体部分和步骤2.1得到的金属腐蚀部分进行重叠，然后将重叠后的金属腐蚀部分的图像的RGB像素值转化为灰度图像，其余部分的RGB像素值全部设置为255；对金属整体部分使用k=3的k-Means聚类算法进行聚类，得到金属腐蚀程度不同的三个类别，第一类是无腐蚀区域，第二类是疑似浅度腐蚀区域，第三类是疑似深度腐蚀区域；然后通过比较灰度值将第二类疑似浅度腐蚀区域和第三类疑似深度腐蚀区域精确划分为无腐蚀区域、浅度腐蚀区域和深度腐蚀区域； 步骤3，全自动识别： 将步骤2得到的不同金属腐蚀程度的聚类结果作为伪标签，将原金属截面图像和伪标签输入像素聚类Transformer模型算法进行训练，并且对训练好的模型参数进行保存；将待测金属截面图像输入到训练好的模型中，最终得到金属腐蚀部分和金属腐蚀程度的识别结果，使用MATLAB自带的计算区域面积函数对金属整体部分进行像素个数计算，然后对金属整体部分内各个位置进行遍历，计算金属腐蚀部分的像素个数，使用下述公式计算金属腐蚀度： ； 所述步骤2.2中，若第二类疑似浅度腐蚀区域聚类中心的灰度值大于200，则将该疑似浅度腐蚀区域划分为无腐蚀区域；若第二类疑似浅度腐蚀区域聚类中心灰度值小于200，则将该疑似浅度腐蚀区域划分为浅度腐蚀区域；若第三类疑似深度腐蚀区域聚类中心灰度值小于200，则将该疑似深度腐蚀区域划分为深度腐蚀区域。

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