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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于机器视觉的砂型缺陷检测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：CN114387233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202111645618.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的砂型缺陷检测方法及系统是由屠长河;高伟杰;朱笛;孟祥奇;钟凡;辛士庆设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的砂型缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的砂型缺陷检测方法及系统，包括：获取待检测的当前砂型图像，确定当前砂型图像的砂型型号和标准砂型图像；基于气孔中心点将两个砂型图像进行对齐；得到当前砂型图像和标准砂型图像的图像块序列；计算每一个图像块的纹理特征；比较当前砂型图像和标准砂型图像中相对应位置图像块的纹理特征之间的相似度，判断当前图像块是否存在缺陷；基于所有存在缺陷的图像块，结合缺陷分割模型，得到待检测砂型中每一个缺陷的类型、尺寸及位置。本发明能够实现对全部砂型缺陷类型的准确精细化检测，大大减少铸造毛坯产品的废品率。

本发明授权一种基于机器视觉的砂型缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的砂型缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的当前砂型图像，通过模板匹配方法确定当前砂型图像的砂型型号，并获取所述砂型型号的标准砂型图像； 分别检测当前砂型图像和标准砂型图像的条形气孔和圆形气孔，并计算气孔中心点；基于气孔中心点将两个砂型图像进行对齐； 对对齐后的两个砂型图像分别分割成设定尺寸的多个块状区域，当前砂型图像的块状区域与标准砂型图像的块状区域一一对应，进而得到当前砂型图像和标准砂型图像的图像块序列； 计算每一个图像块的纹理特征；比较当前砂型图像和标准砂型图像中相对应位置图像块的纹理特征之间的相似度，判断当前图像块是否存在缺陷； 基于所有存在缺陷的图像块，结合缺陷分割模型，得到待检测砂型中每一个缺陷的类型、尺寸及位置； 分别检测当前砂型图像和标准砂型图像的条形气孔和圆形气孔，具体包括： 对于当前砂型图像或标准砂型图像，分别使用一系列连续阈值分割砂型图像，得到一系列二值图像； 提取每张二值图像中由零像素点组成的全部连通区域，并计算连通区域的中心和面积； 通过限制连通区域最小外接矩形的长宽比和面积，筛选出长条形的连通区域，通过限制连通区域的圆度和面积，筛选出圆形连通域； 分别将中心坐标间距小于设定的第一阈值，且面积差值小于设定的第二阈值的长条形连通区域和圆形连通区域进行聚类，取出每类中面积最大的连通区域，即为当前砂型图像或标准砂型图像的条形气孔和圆形气孔； 计算每一个图像块的纹理特征，具体包括： 对图像块进行高斯滤波，并划分成多个设定尺寸的方形区域； 计算每一个方形区域内每一个像素的LBP值，得到每一个方形区域的LBP分布直方图，并对直方图进行归一化处理； 将所述图像块的全部方形区域的LBP分布直方图连接成一个向量，此向量为图像块的LBP纹理特征向量。

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