买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利滚子表面缺陷检测方法、计算机设备和存储介质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：CN119784709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411865667.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权滚子表面缺陷检测方法、计算机设备和存储介质是由马跃洋;尹青青;刘丙才;朱学亮;王红军;田爱玲设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本滚子表面缺陷检测方法、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种滚子表面缺陷检测方法、计算机设备和存储介质，涉及无损检测技术领域，该方法包括：获取预设检测位的图像采集设备采集的待检测滚子的初始检测图像，其中，预设检测位的图像采集设备形成对待检测滚子的全方位检测；对同一时刻各图像采集设备采集的初始检测图像进行融合，得到待检测滚子的全景融合图像；提取全景融合图像的第一灰度特征，并获取标准滚子图像的第二灰度特征；确定第一灰度特征和第二灰度特征之间的欧式距离，并基于欧式距离确定待检测滚子的表面缺陷检测结果。本发明提供的技术方案提高了滚子表面缺陷检测的准确度，能够适用于大批量检测。

本发明授权滚子表面缺陷检测方法、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种滚子表面缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取预设检测位的图像采集设备采集的待检测滚子的初始检测图像；其中，所述预设检测位的图像采集设备形成对所述待检测滚子的全方位检测； 对同一时刻各所述图像采集设备采集的所述初始检测图像进行融合，得到所述待检测滚子的全景融合图像； 提取所述全景融合图像的第一灰度特征，并获取标准滚子图像的第二灰度特征； 确定所述第一灰度特征和所述第二灰度特征之间的欧式距离，并基于所述欧式距离确定所述待检测滚子的表面缺陷检测结果； 其中，所述对同一时刻各所述图像采集设备采集的所述初始检测图像进行融合，得到所述待检测滚子的全景融合图像，包括： 以同一时刻各所述图像采集设备采集的所述初始检测图像中的每个检测图像为第一检测图像，确定所述第一检测图像中滚子图像的第一内接正方形区域和待融合的第二检测图像中滚子图像的第二内接正方形区域；其中，所述第一检测图像和所述第二检测图像为同一时刻相邻两个所述图像采集设备采集的所述初始检测图像； 通过重叠所述第一内接正方形区域和所述第二内接正方形区域之间的相邻边，将所述第一检测图像和所述第二检测图像进行叠加，得到叠加图像； 基于所述叠加图像中的所述第一内接正方形区域和所述第二内接正方形区域确定所述第一检测图像和所述第二检测图像之间的空间坐标转换矩阵； 根据所述空间坐标转换矩阵将所述第一检测图像和所述第二检测图像转换至同一坐标系下，并在所述同一坐标系下对所述叠加图像中的重叠区域进行加权融合； 重复执行上述过程，直至遍历完所有所述初始检测图像，将最终得到的融合图像确定为所述待检测滚子的全景融合图像； 所述基于所述叠加图像中的所述第一内接正方形区域和所述第二内接正方形区域确定所述第一检测图像和所述第二检测图像之间的空间坐标转换矩阵，包括： 遍历所述叠加图像中所述第一内接正方形区域的每个第一像素点，在所述第一像素点的亮度值大于亮度阈值的情况下，将所述第一像素点确定为第一特征点； 在所述叠加图像的所述第二内接正方形区域内确定目标直线上以公共边为对称轴的与所述第一特征点最对称的第二特征点；其中，所述公共边为所述叠加图像中所述第一内接正方形区域和所述第二内接正方形区域的公共边，所述目标直线为经过所述第一特征点且垂直于所述公共边的像素直线； 以所述第一特征点和所述第二特征点为一对特征点对，基于所述特征点对，利用仿射变换原理确定所述第一检测图像和所述第二检测图像之间的空间坐标转换矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安工业大学，其通讯地址为：710021 陕西省西安市未央区学府中路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。