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龙图腾网获悉宁波百世伟业印务有限公司申请的专利一种瓦楞纸板的缺陷检测方法、介质、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：CN119273677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411765423.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种瓦楞纸板的缺陷检测方法、介质、设备是由林建红;王建伟;蒋燕;徐旭东;张辉;刘英;杨兰设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种瓦楞纸板的缺陷检测方法、介质、设备在说明书摘要公布了：本发明为一种瓦楞纸板的缺陷检测方法，包括：采集瓦楞纸板的正、反面图像，图像为至少三个光源位置下所拍摄的至少三张图像，融合至少三张图像获得样本图像I正、I反；对样本图像I正，I反进行预处理，对预处理后的图像进行图像分割，通过图像分割初步提取缺陷区域，根据灰度特征直方图获得最终的缺陷区域；提取缺陷区域后，对其进行灰度化处理，将其从RGB图像转换为灰度图像，随后对灰度图像进行亚像素边缘提取，对提取的缺陷边缘轮廓进行拟合并定位缺陷。针对瓦楞纸板图像对比度低、缺陷区域小的问题，提出了上述亚像素边缘提取方法取得了较好的缺陷定位效果，达到了预期的检测目的，较好地提高了区域生长法在复杂环境下的可应用性。

本发明授权一种瓦楞纸板的缺陷检测方法、介质、设备在权利要求书中公布了：1.一种瓦楞纸板的缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S100、采集瓦楞纸板的正、反面图像，所采集的正面和反面图像在至少三个光源位置下所拍摄的至少三张正面和至少三张反面图像，融合正面的至少三张图像和反面的至少三张图像获得样本图像I正、I反； S200、对样本图像I正，I反进行预处理，对预处理后的图像进行图像分割，通过图像分割初步提取缺陷区域，并对缺陷区域进行闭运算后进行二次特征提取，根据灰度特征直方图获得最终的缺陷区域； S300、提取缺陷区域后，对其进行灰度化处理，将其从RGB图像转换为灰度图像，随后对灰度图像进行亚像素边缘提取，对提取的缺陷边缘轮廓进行拟合并定位缺陷； 其中预处理包括图像增强和降噪：具体采用线性灰度变换处理，使原始图像对比度增加，缺陷区域更明显，易于区域生长分割法处理；在灰度变换中，灰度值线性比例缩放是最重要的步骤之一，本实施例中采用如下算子为： fg=minmax（ag+b+0.5），0，2b-1; 式中：f（g）—进行灰度变换的函数；a—线性灰度变换的斜率；g—灰度值；b—需要变换的灰度范围；min—求最小灰度值；max—求最大灰度值；由上式可知：当|a|1时，对比度增加：当|a|＜1时，对比度降低；当a1时，灰度值反转：当b0时，亮度值增加；当b0时，亮度值降低； 图像分割方法采用区域生长法进行分割，包括如下步骤： S201、将图像分割成若干区域，获取所有区域的灰度直方图； S202、检测邻接区域之间灰度直方图的相似性；若检测结果小于设定阈值，则合并两个区域；其中检测公式如下： ＜T；（1） 同时对其进行平滑差分检测，检测公式如下： ；（2） 式（1）和式（2）中：h1（z）、h2（z）—邻接两个区域的累计灰度直方图；T-给定的阈值；R—图像区域;max—图像区域最大值； S203、重复上述步骤，直至邻接区域不满足式（1）和式（2）限定的阈值，则区域生长结束；设定阈值T时,采用如下方法：设定存在阈值T将图像所有像素分为Ｃ1、Ｃ2两类，Ｃ1和Ｃ2灰度均值分别为ｍ1和ｍ2，图像全局平均灰度值为ｍ，像素被分为C1和C2的概率分别为p1和p2，则有 ;3 ;4 当最大时，获得最佳阈值的Ｔ作为式（1）和式（2）中T值； 在进行边缘提取时，采用如下方法：S1、计算图像在X和Y方向上的偏导数矩阵P和Q，根据一阶差分卷积模板计算X和Y方向上的梯度幅值，其中一阶差分卷积模板如下： ，； S2、根据X和Y方向上的梯度幅值计算梯度幅值和方位角； S3、细化宽边缘带，即只保留边缘峰值最大的区域，其余非极大值的点均置零处理； S4、双阈值算法检测边缘和连接边缘； 判断缺陷类型时，设拟合后的最小二乘圆圆心坐标为（M,K），半径为r,若拟合的半径r过大则直接判断为线性缺陷。

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