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龙图腾网获悉杭州撒拉弗科技有限公司申请的专利一种基于图像特征识别的消泡剂泡沫分布分析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：CN120451985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510941438.8，技术领域涉及：G06V20/80；该发明授权一种基于图像特征识别的消泡剂泡沫分布分析方法是由门全;陈万钧;肖子莹设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像特征识别的消泡剂泡沫分布分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像特征识别的消泡剂泡沫分布分析方法，具体涉及用于识别以随机模式为特征的图像对象的工业泡沫行为感知与分析的领域，包括获取目标区域中泡沫图像序列，所述泡沫图像序列通过成像设备采集，泡沫图像序列的图像帧之间具备时间连续性；对所述泡沫图像序列执行扰动特征提取操作，获取泡沫边缘在预设时间内的局部扰动速度信息、膜面张力变化趋势信息以及形态边界波动信息。通过在图像时间序列中提取泡沫结构扰动特征，并构建结构演化图谱记忆库，结合趋势匹配机制识别非规则突变图像行为，从而实现对无先验支持下突发泡沫状态的动态感知与异常响应，以解决无法识别随机模式泡态的问题。

本发明授权一种基于图像特征识别的消泡剂泡沫分布分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像特征识别的消泡剂泡沫分布分析方法，其特征在于，包括： S1、获取目标区域中泡沫图像序列，所述泡沫图像序列通过成像设备采集，泡沫图像序列的图像帧之间具备时间连续性； S2、对所述泡沫图像序列执行扰动特征提取操作，获取泡沫边缘在预设时间内的局部扰动速度信息、膜面张力变化趋势信息以及形态边界波动信息，并作为泡沫结构数据来表征泡沫结构的演化动态； S3、构建结构演化图谱记忆库，将多个图像帧中提取的泡沫结构数据进行时间序列编码与空间位置标注，并按演化阶段分类存储，以形成用于表征泡沫演化趋势的参考图谱集合； S4、在当前图像帧中进行结构失稳检测，通过分析泡沫结构数据在局部区域内的形态连续性中断、纹理连接断裂以及边界聚焦变化，识别潜在的异常演化区域； S5、基于所述结构演化图谱记忆库，对当前图像帧中提取的泡沫结构数据执行趋势匹配比对，判断是否存在与已记录的异常突变演化趋势相一致的特征模式； S6、当比对结果表明当前泡沫结构数据与所述结构演化图谱记忆库中已记录的异常突变演化趋势相一致时，生成突变识别信号，并据此触发图像识别系统执行异常状态响应； 在S4中，对当前图像帧中进行结构失稳检测的步骤包括： S401、在当前图像帧中，基于泡沫结构数据所对应的图像区域划分出图像网格单元，将图像网格单元中的每个网格单元作为分析区域； S402、对每一分析区域执行连续性分析操作，所述连续性分析操作包括：基于所述区域中泡沫结构边界所提取得到的轮廓形态图像，检测其在空间分布中的结构完整性，识别是否存在轮廓断裂、边缘线段中断或闭合结构缺失的形态破坏特征，以判定该分析区域是否发生形态连续性中断；以及，基于所述分析区域内的纹理梯度分布图，对像素灰度方向一致性进行分析，识别是否存在纹理结构破裂、图案连续性间断或梯度方向突变的异常纹理特征，以判定该分析区域是否存在纹理连接断裂； S403、在每一分析区域中，基于泡沫结构数据所对应的边界位置，通过边缘检测算法提取泡沫结构的轮廓线，并采用拉普拉斯算子计算该轮廓线上的各边界像素的聚焦响应值； 沿该轮廓线的像素序列计算相邻像素间的聚焦响应差值，并统计聚焦响应差值序列的平均值、极差与标准差，构成用于描述边界聚焦变化的参数组；将边界聚焦变化的参数组与形态连续性中断的结果及纹理连接断裂的结果共同输入结构稳定性计算函数，若结构稳定性计算函数的输出评分值超过预设阈值，则将该分析区域标记为异常演化区域。

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