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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利基于主动视觉成像的钢卷捆带松动异常检测及量化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：CN115345821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210533836.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于主动视觉成像的钢卷捆带松动异常检测及量化方法是由叶川;谢友春;王启颜;胡远遥;李文宇;范紫旋;李桃菲;陈健设计研发完成，并于2022-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主动视觉成像的钢卷捆带松动异常检测及量化方法在说明书摘要公布了：本发明专利基于主动视觉成像的钢卷捆带松动异常检测及量化方法,首先，构建显著性检测模型获取激光条纹的亮度显著图，其次，利用序列化阈值对激光条纹图像进行分割得到布尔图，将不同二值图像进行加权求和得到区域稳定性图像。通过小波变换将亮度显著图和区域稳定显著图进行融合，对亮度显著图采用均值融合，区域稳定显著图采用极大值融合方式，并对融合后的显著图进行自适应最大熵分割，最后通过计算条纹梯度向量获取条纹法向场，以条纹分布法向为依据融合灰度重心法对条纹中心线进行提取。通过计算条纹中心的邻域差值及曲率半径实现对松动捆带的量化，具有广泛的应用前景。

本发明授权基于主动视觉成像的钢卷捆带松动异常检测及量化方法在权利要求书中公布了：1.基于主动视觉成像的钢卷捆带松动异常检测及量化方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过构建显著性检测模型获取激光条纹的亮度显著图，以降低复杂背景、光照不均和噪声对激光条纹的干扰； 利用序列化阈值对激光条纹图像进行分割得到布尔图，旨在暴露不同阈值水平下的激光条纹图像特征，通过计算不同二值图像的加权和得到区域稳定性图像，从而突出激光条纹与背景的区别； 通过小波变换将亮度显著图和区域稳定显著图进行融合，对亮度显著图采用均值融合，区域稳定显著图采用极大值融合方式； 对融合显著图进行自适应最大熵分割，再基于稳定性度量得到最终分割结果； 通过计算条纹梯度向量获取条纹法向场，以条纹分布法向为依据融合灰度重心法对条纹中心线进行提取，通过计算条纹中心的领域差值及曲率半径实现对松动捆带的量化； 通过计算条纹梯度向量获取条纹法向场，以条纹分布法向为依据融合灰度重心法对条纹中心线进行提取，通过计算条纹中心的领域差值及曲率半径实现对松动捆带的量化，捆带松动异常表达式如下: d＝yi+2-yi 式中，d表示相邻像素的差值，yi表示某一位置的条纹中心纵坐标，如果|d|≥T1，则可认为该区域存在捆带松动情况， 假设曲线C是光滑的，曲线C上点M到M'的弧长为Δs，切线转角为Δα，弧段MM'的平均曲率表示为曲线C在点M处的曲率表示为若满足则 式中，K为曲率半径，y′为一阶导数，y′为二阶导数，如果K≥T2，则可认为该区域存在捆带松动情况。

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南石油大学，其通讯地址为：610500 四川省成都市新都区新都大道8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”。

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