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龙图腾网获悉杭州大江东城市设施管养有限公司申请的专利面向管道安全检修的管道机器人管道缺陷识别方法及设备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：CN121280422B 。

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：202511832326.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权面向管道安全检修的管道机器人管道缺陷识别方法及设备是由李文辉;鲍海霞;陈浩宇;程鑫远;金勤伟设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向管道安全检修的管道机器人管道缺陷识别方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，提出了面向管道安全检修的管道机器人管道缺陷识别方法及设备，包括：通过管道机器人在管道中行驶获取连续帧的管道内壁图像；对各帧管道内壁图像提取若干特征点，得到相邻两帧管道内壁图像中若干匹配特征点对；基于相邻两帧管道内壁图像边缘各自与其他边缘的分布，获取各管道内壁图像中各边缘的裂缝可能性；分析相邻尺度的管道内壁图像中同一边缘的裂缝可能性差异，获取各边缘的间距规律性；获取各边缘的灰度均匀性；得到各边缘的裂缝真实性；获取各管道内壁图像的裂缝密度，基于所述裂缝密度进行管道缺陷识别及报警。本发明旨在解决管道内部缺陷与纹理特征相近而造成识别误差的问题。

本发明授权面向管道安全检修的管道机器人管道缺陷识别方法及设备在权利要求书中公布了：1.面向管道安全检修的管道机器人管道缺陷识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 通过管道机器人在管道中行驶并连续采集图像，获取连续帧的管道内壁图像； 对各帧管道内壁图像通过边缘检测提取若干特征点，基于相邻两帧管道内壁图像的特征点之间的分布及灰度表现，得到相邻两帧管道内壁图像中若干匹配特征点对；基于匹配特征点对在相邻两帧管道内壁图像对应边缘各自与图像内其他边缘之间的分布，获取各管道内壁图像中各边缘的裂缝可能性； 对管道内壁图像向下采样得到多尺度的管道内壁图像，分析相邻尺度的管道内壁图像中同一边缘的裂缝可能性差异，获取各边缘的间距规律性；依据各尺度的管道内壁图像中同一边缘中相邻像素点的灰度差异变化，获取各边缘的灰度均匀性；结合所述间距规律性，得到各边缘的裂缝真实性； 基于各管道内壁图像中各边缘的裂缝真实性，获取各管道内壁图像的裂缝密度，基于所述裂缝密度进行管道缺陷识别及报警； 相邻两帧管道内壁图像中若干匹配特征点对的获取，包括的具体方法为： 对于任意一帧管道内壁图像上任意一条边缘，将该边缘上所有特征点作为目标特征点；获取该帧管道内壁图像的相邻前一帧管道内壁图像，对于任一目标特征点，获取该目标特征点与所述相邻前一帧管道内壁图像中所有特征点之间的汉明距离，将得到的所有汉明距离中最小值对应的特征点，作为该目标特征点的最相似点，将得到的所有汉明距离中次小值对应的特征点，作为该目标特征点的次相似点，获取该目标特征点与其最相似点的汉明距离，比上该目标特征点与其次相似点的汉明距离得到的比值，并作为该目标特征点在所述相邻前一帧管道内壁图像的匹配比值； 对该条边缘上所有目标特征点获取在所述相邻前一帧管道内壁图像的匹配比值，将所有匹配比值从小到大排列，并获取相邻匹配比值的差值，将得到的所有差值中的最大值对应的两个匹配比值中的最小值，作为该条边缘的匹配阈值；将匹配比值小于所述匹配阈值的若干目标特征点，作为该条边缘上的若干参考特征点，将各参考特征点与其各自对应的最相似点，分别作为该条边缘的一个匹配特征点对； 所述各管道内壁图像中各边缘的裂缝可能性，具体的获取方法为： 对于任意一帧管道内壁图像，获取该帧管道内壁图像上各条边缘的若干参考特征点；将其中任意一条边缘作为目标边缘，获取除目标边缘之外任意一条其他边缘上所有参考特征点与目标边缘之间的最短距离，获取该条其他边缘上任意两个参考特征点对应的最短距离之间的差值绝对值，将该条其他边缘上所有任意两个参考特征点对应的差值绝对值的均值，作为该条其他边缘与目标边缘的分布差异因子； 获取各条其他边缘与目标边缘的分布差异因子，将所有分布差异因子的均值，作为目标边缘的分布差异系数；对该帧管道内壁图像中所有边缘的分布差异系数进行线性归一化，得到的结果作为各边缘的初始裂缝可能性； 对于目标边缘的若干匹配特征点对，获取其中各参考特征点的最相似点在相邻前一帧管道内壁图像中各自所在的边缘，将包含最相似点最多的边缘，作为目标边缘在相邻前一帧管道内壁图像中的匹配边缘，获取目标边缘对应的匹配边缘的初始裂缝可能性，将目标边缘与其匹配边缘的初始裂缝可能性的均值，作为目标边缘的裂缝可能性； 所述各边缘的间距规律性，具体的获取方法为： 对于任意一帧管道内壁图像中任意一条边缘，获取该条边缘在各尺度的管道内壁图像中的裂缝可能性； 对任意相邻两个尺度的管道内壁图像中该条边缘的裂缝可能性计算差值绝对值，获取所有相邻两个尺度下该条边缘对应的裂缝可能性的差值绝对值的均值，作为该条边缘在多尺度的裂缝变化因子； 将所述裂缝变化因子与该条边缘在各尺度的管道内壁图像中的裂缝可能性均值的比值，作为该条边缘的间距规律性； 得到各边缘的裂缝真实性，包括的具体方法为： 对于任意一帧管道内壁图像中任意一条边缘，将该条边缘的间距规律性与灰度均匀性的乘积的倒数，作为该条边缘的裂缝真实性。

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