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龙图腾网获悉丰联科光电(洛阳)股份有限公司申请的专利一种基于高清显微图像的钼铼合金管件的缺陷识别方法及系统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：CN120047407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202510117899.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于高清显微图像的钼铼合金管件的缺陷识别方法及系统是由李波波;张雪凤;郭雅俊;宁来元;毛冰龙;吕尚杰;史艺博;黄俊杰设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高清显微图像的钼铼合金管件的缺陷识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高清显微图像的钼铼合金管件的缺陷识别方法及系统，该方法包括如下操作步骤：利用高清显微设备对钼铼合金管件进行采集高清图像；对钼铼合金管件的高清图像进行预处理，得到待检测钼铼图像；对待检测钼铼图像进行区域生长算法的执行处理，得到待检测缺陷区域；对待检测缺陷区域进行识别缺陷，得到类型缺陷；通过类型缺陷判断该钼铼合金管件存在缺陷问题。

本发明授权一种基于高清显微图像的钼铼合金管件的缺陷识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高清显微图像的钼铼合金管件的缺陷识别方法，其特征在于，包括如下操作步骤： 利用高清显微设备对钼铼合金管件进行采集高清图像；对钼铼合金管件的高清图像进行预处理，得到待检测钼铼图像； 对所述待检测钼铼图像进行区域生长算法的执行处理，得到待检测缺陷区域；对所述待检测缺陷区域进行识别缺陷，得到类型缺陷； 通过所述类型缺陷判断所述该钼铼合金管件存在缺陷问题； 所述类型缺陷包括：气孔类型缺陷与裂纹类型缺陷； 对所述待检测钼铼图像进行区域生长算法的执行处理，得到待检测缺陷区域，具体操作步骤如下： 利用Otsu算法对所述待检测钼铼图像中每个像素点进行计算灰度值，通过像素点的灰度值统计像素频率，对所述像素频率进行归一化处理，得到像素概率； 通过像素频率构建待检测钼铼图像的灰度直方图； 通过所述灰度直方图对待检测钼铼图像进行前景与背景之间的分离程度计算类间方差，所述分离程度的类间方差的计算公式为： ； 式中，t为阈值，表示为0到255的灰度； 表示为阈值t以下像素概率总和； 表示为阈值t以上像素概率总和； 表示为阈值t以下的平均灰度值； 阈值t以上的平均灰度值； 遍历所有阈值t从0到255的灰度，计算分离程度对应的类间方差，得到标准阈值T，计算公式为： ； 根据所述标准阈值T进行设置低阈值与高阈值； 根据所述低阈值、标准阈值T以及高阈值进行构建多层级阈值序列； 计算待检测钼铼图像中每个像素点的模糊度指标，构建模糊熵矩阵；通过所述模糊熵矩阵提取像素点的特征图；对所述像素点特征中的每个像素点进行加权评分，得到每个像素点的置信度分数； 通过构建多层级阈值序列对置信度分数的每个像素点进行筛选强像素点和弱像素点，得到种子点； 所述种子点分为：强种子点与弱种子点； 利用区域生长算法对弱种子点对邻域弱像素点进行生长；计算所述弱种子点与邻域弱像素点的欧氏距离； 预设欧氏距离阈值h；判断所述弱种子点与邻域弱像素点的欧氏距离是否小于预设欧氏距离阈值h； 若否，则该弱种子点不符合生长条件，停止生长； 若是，则弱种子点对邻域弱像素点进行生长，直至该弱种子点不符合生长条件，停止生长，最后得到待检测缺陷区域，作为弱待检测缺陷区域； 对强种子点对邻域强像素点进行生长；计算所述强种子点与邻域强像素点的欧氏距离； 判断所述强种子点与邻域强像素点的欧氏距离是否小于预设欧氏距离阈值h； 若否，则该强种子点不符合生长条件，停止生长； 若是，则强种子点对邻域弱像素点进行生长，直至该强种子点不符合生长条件，停止生长，最后得到待检测缺陷区域，作为强待检测缺陷区域。

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