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龙图腾网获悉西安翼为航空科技有限公司申请的专利基于机器视觉的油管内壁缺陷检测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：CN120525895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511031009.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的油管内壁缺陷检测方法是由林伟;雷新博;孙红伟;焦红刚;苗特设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的油管内壁缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于机器视觉的油管内壁缺陷检测方法。方法包括步骤：获取油管内壁的灰度图以及热成像图的RGB图；计算各像素点的迭代需求程度；基于迭代需求程度计算各像素点的自适应迭代次数，根据自适应迭代次数，采用滤波算法对油管内壁的灰度图进行滤波处理后进行缺陷识别。通过动态设置滤波算法中的迭代次数，本申请具有提高去噪质量及效率的效果。

本发明授权基于机器视觉的油管内壁缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的油管内壁缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：获取油管内壁的灰度图以及热成像图的RGB图；计算各像素点的迭代需求程度；基于迭代需求程度计算各像素点的自适应迭代次数，根据自适应迭代次数，采用滤波算法对油管内壁的灰度图进行滤波处理后进行缺陷识别； 迭代需求程度的计算方法为： 计算灰度图中各像素点灰度值的失真程度； 以灰度图上的各像素点为中心设置参考区域，计算参考区域在RGB图上的对应区域中关于目标颜色通道的信息熵；根据信息熵计算目标颜色通道中通道值的离散程度，根据信息熵以及离散程度计算各像素点所在区域的纹裂可能性，将信息熵与纹裂可能性的乘积负相关归一化并进行取值调整后得到像素点所在参考区域为缺陷区域的可能性；可能性指的是像素点所在参考区域为缺陷区域的可能性； 将各像素点所在参考区域的失真程度与可能性的乘积正相关归一化后作为迭代需求程度； 计算灰度图中灰度值的最大值与最小值的差值G；计算各像素点的灰度值与灰度图中灰度值最小值的差值绝对值Gn，计算差值绝对值Gn与差值G的比值，计算比值与预设偏离因子的绝对差值并作为像素点的灰度相对值；计算各像素点及与其邻域内所有像素点的灰度值组成的集合的第一方差；计算各像素点邻域内所有像素点的灰度值组成的集合的第二方差；将第一方差与第二方差的差值正相关归一化后得到方差贡献度； 将灰度相对值与方差贡献度的乘积正相关归一化后得到各像素点的灰度值的失真程度； 纹裂可能性的计算方法为：将任一像素点在参考区域内的最大值与最小值的差值作为纹裂可能性； 基于迭代需求程度计算各像素点的自适应迭代次数，包括： 将预设的固定迭代次数与迭代需求程度的乘积作为初始迭代次数，对初始迭代次数进行取整操作得到自适应迭代次数。

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