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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种轧制棒线材剪切废料尺寸的测量方法和装置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：CN116612176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310649323.2，技术领域涉及：G06T7/60；该发明授权一种轧制棒线材剪切废料尺寸的测量方法和装置是由白龙;杜预;刘楠欣;许剑锋设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轧制棒线材剪切废料尺寸的测量方法和装置在说明书摘要公布了：本发明属于自动检测领域，具体公开了一种轧制棒线材剪切废料尺寸的测量方法和装置，方法包括：获取棒线材剪切废料的原始图像并预处理；对预处理图像进行轮廓标注以生成对应的二值化标签，并划分为尺寸相同的多个图像‑标签子图；将图像‑标签子图划分为训练数据集和验证数据集，并训练神经网络模型后验证；将待测样品的图像预处理后输入训练好的神经网络模型中进行分割输出多个分割子图；基于分割子图的位置信息，将分割子图合并后得到待测样品的完整分割图像；获取完整分割图像的最小外接矩形，借助最小外接矩形确定待测样品上的外形不规则段和外形规则段的分界点，基于分界点获取待测样品的不规则段尺寸。本发明检测精确度更高。

本发明授权一种轧制棒线材剪切废料尺寸的测量方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种轧制棒线材剪切废料尺寸的测量方法，其特征在于，所述测量方法包括以下步骤： S1获取所述棒线材剪切废料的原始图像并预处理，得到预处理图像； S2对所述预处理图像进行轮廓标注以生成对应的二值化标签，将轮廓标注后的所述预处理图像划分为尺寸相同的多个图像-标签子图； S3将所述图像-标签子图划分为训练数据集和验证数据集，并利用所述训练数据集训练UNet神经网络模型，利用验证数据集验证训练后的所述UNet神经网络模型； S4将待测样品的图像预处理并划分为子图后输入步骤S3中训练好的所述UNet神经网络模型中进行分割，以获得多个分割子图； S5基于步骤S4中所述分割子图的位置信息，将步骤S4中获得的所述分割子图合并，从而得到所述待测样品的完整分割图像； S6获取所述完整分割图像的最小外接矩形，以距离所述最小外接矩形两端第一偏移量处的所述完整分割图像的像素点为起点，沿横坐标方向遍历预设数量的像素点，以确定所述待测样品上的外形不规则段和外形规则段的分界点，基于所述分界点获取所述待测样品的不规则段尺寸。

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