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龙图腾网获悉联佳科技(苏州)有限公司申请的专利基于图像处理的航空零部件出入库管理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：CN120047081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510513464.0，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权基于图像处理的航空零部件出入库管理系统是由熊涛;张英凯;曹晨晨;苗茵茵设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像处理的航空零部件出入库管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像处理的航空零部件出入库管理系统，涉及零部件管理技术领域；本发明通过对航空零部件的图像信息进行综合评估，能精准提取划痕、孔洞、磨损区域，检测出零部件内部微小缺陷和潜在安全问题，根据不同零件型号建立划分区域模型，确定划痕、孔洞、磨损区域面积并结合权重系数计算缺陷综合值，再通过与允许阈值计算得出状态评估指数，将零部件状态量化，为后续管理提供数据支持，解决了现有技术中在零部件状态检测方面，以往的检测手段往往缺乏全面性和准确性的问题。

本发明授权基于图像处理的航空零部件出入库管理系统在权利要求书中公布了：1.基于图像处理的航空零部件出入库管理系统，其特征在于，包括： 图像采集模块：采集入库时航空零部件的图像，并进行预处理后发送至零件识别模块； 零件识别模块：从航空零部件的图像信息中提取零部件的几何特征，并与数据库中的各组零件模板进行匹配，设定不同零件模板分别对应一个零件型号，从而确定当前航空零部件的所属零件型号； 状态检测模块：对当前航空零部件的图像信息进行综合评估，确定当前航空零部件的状态评估指数Gert；其中G表示不同零件型号的编号；G=1,2，......,k；k为零件型号的总数； 对当前航空零部件的图像信息进行综合评估，具体为： 采用Canny边缘检测算法检测图像信息中的边缘信息，运用形态学操作中的腐蚀和膨胀运算对边缘检测结果进行优化，通过腐蚀操作去除噪声点和伪边缘，再利用膨胀运算恢复划痕边缘的连续性和完整性；基于划痕的几何特征进行筛选，计算检测到的边缘区域的长宽比，设定长宽比的参考阈值，保留长宽比高于参考阈值的区域作为当前航空零部件的划痕区域； 采用阈值分割法将图像信息根据灰度值特性分割为前景和背景，通过预设的灰度阈值，将图像信息中的孔洞初步分割出来，利用形态学的闭运算来填充各组孔洞内部存在的小空洞和不连续部分，然后进行连通域分析，标记出图像信息中的各个连通区域，预设孔洞特征的筛选范围，筛选出符合孔洞特征的连通区域，作为当前航空零部件的孔洞区域； 采用灰度共生矩阵方法提取图像信息中的纹理特征，将待检测的航空零部件图像划分为各组子区域；提取每组子区域的纹理特征，输入预先训练好的SVM分类器中，判断每组子区域是否属于磨损区域；将分类器判断为磨损区域的子区域作为当前航空零部件的磨损区域； 确定当前航空零部件的状态评估指数Gert，具体为： 识别当前航空零部件的所属零件型号，设定每组零件型号分别对应一个划分区域模型，划分区域模型标注了对应零部件的各组权重划分区域，且每组权重区域分别对应一个划痕权重系数、孔洞权重系数以及磨损权重系数，将当前航空零部件的各组划痕区域、孔洞区域以及磨损区域集成在划分区域模型上，统计各组权重划分区域所对应的划痕面积、孔洞面积以及磨损面积；即通过统计各组权重划分区域内划分区域、孔洞区域以及磨损区域的像素点，并根据图像分辨率进行转化后得到； 将各组权重划分区域的划痕面积、孔洞面积以及磨损面积分别与对应的划痕权重系数、孔洞权重系数以及磨损权重系数相乘后累加，得到各组权重划分区域的缺陷综合值，记为Gpi；其中i表示权重划分区域的编号，i=1,2，......，e，e为权重划分区域的总数； 设定不同权重划分区域缺陷综合值所对应的允许阈值，记为Gdi；代入公式进行计算得到当前航空零部件的状态评估指数Gert； 数据库管理模块：根据航空零部件的状态评估指数Gert，对航空零部件进行分类结果的判定后入库；分类结果包括合格、再评估以及不合格；将分类为合格的航空零部件入库至所属零件型号的对应存储区域，对于分类为再评估和不合格的航空零部件生成对应的异常处理工单并执行相应的步骤，同时在出库时，根据航空零部件的状态评估指数Gert进行筛选后出库； 根据航空零部件的状态评估指数Gert，对航空零部件进行分类结果的判定，具体为： 识别当前航空零部件的所属零件型号，预设每组零件型号分别对应一个状态评估指数Gert的阈值范围； 若当前航空零部件的状态评估指数Gert低于预设的阈值范围，则判定分类结果为合格；若当前航空零部件的状态评估指数Gert处于预设的阈值范围，则判定分类结果为再评估；若当前航空零部件的状态评估指数Gert高于预设的阈值范围，则判定分类结果为不合格； 对于分类为再评估和不合格的航空零部件生成对应的异常处理工单并执行相应的步骤，具体为： 对于分类为不合格的航空零部件，生成异常处理工单后通过自动分拣机器人将航空零部件输送至当前时间点效率指数Huq最高的修复车间，发送完成后修复车间的待修复部件数量加一； 对于分类为再评估的航空零部件，提取对应的图像信息发送给技术人员，技术人员在进行评估后进行合格或不合格的判定； 得到当前时间点各修复车间的效率指数Huq，具体为： 统计当前时间点各修复车间的待修复部件数量；获取各修复车间内各维修员工的工作年限，取各修复员工工作年限的均值，得到各修复车间的员工平均年限； 提取各修复车间在当前时间点前F组航空零部件的所用修复时间，其中F＞5；取各修复车间对应各组所用修复时间的均值，得到各修复车间的部件修复均时； 将各修复车间的待修复部件数量、员工平均年限以及部件修复均时标记为J1、J2以及J3，并归一化处理后代入公式进行加权计算，得到各修复车间的效率指数Huq；其中分别为待修复部件数量参考标准值、员工平均年限参考标准值、部件修复均时参考标准值；a1、a2以及a3分别为待修复部件数量、员工平均年限以及部件修复均时的影响权重因子； 在出库时，根据航空零部件的状态评估指数Gert进行筛选后出库，具体为： 在出库时，推送所需航空零部件的零件型号选项和质量等级选项，客户在选取对应零件型号后确定质量等级，其中质量等级包括存在瑕疵等级、较优等级以及完美等级； 预设各零件型号状态评估指数Gert所对应的三组指数所处区间，每组指数所处区间分别对应一个质量等级； 定位对应零件型号的对应存储区域，将对应存储区间内的各航空零部件的状态评估指数Gert与预设的三组指数所处区间进行匹配后，筛选符合客户确定质量等级的航空零部件，并进行输送。

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