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龙图腾网获悉启东汉斯达传动科技有限公司申请的专利用于推土机齿块的齿牙一致性智能识别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：CN120894576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511439163.4，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权用于推土机齿块的齿牙一致性智能识别方法是由顾彬;王慧设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于推土机齿块的齿牙一致性智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及用于推土机齿块的齿牙一致性智能识别方法，包括：根据每个缺陷连通域中所有像素点的预设局部窗口内像素点的灰度分布、每个缺陷连通域的边缘链码序列中数据之间的差异，得到参考连通域；根据每个参考连通域的梯度变化向量、每个参考连通域内所有边缘像素点的递减向量之间的差异，得到目标连通域；根据递减向量得到每个参考连通域的投影向量；根据任意两个目标连通域的投影向量、梯度变化向量之间的差异、任意两个目标连通域的距离，得到推土机齿块的齿牙一致性识别结果。本发明提高了对推土机齿块的齿牙裂痕检测的准确性，也提高了推土机齿块的齿牙一致性识别结果准确性。

本发明授权用于推土机齿块的齿牙一致性智能识别方法在权利要求书中公布了：1.用于推土机齿块的齿牙一致性智能识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取推土机齿块的齿牙图像； 获取齿牙图像中的若干个缺陷连通域，获取每个缺陷连通域的边缘链码序列；根据每个缺陷连通域中所有像素点的预设局部窗口内像素点的灰度分布、每个边缘链码序列中不同数据之间的差异，从所有缺陷连通域中筛选出参考连通域； 获取每个参考连通域的梯度变化向量，获取每个参考连通域中每个边缘像素点的递减向量；根据每个参考连通域的梯度变化向量、每个参考连通域内所有边缘像素点的递减向量之间的差异，从所有的参考连通域中筛选出目标连通域； 根据每个参考连通域中的所有边缘像素点的递减向量得到每个参考连通域的投影向量；根据任意两个目标连通域的投影向量之间的差异、任意两个目标连通域的梯度变化向量之间的差异、任意两个目标连通域的中心点之间的距离，对所有的目标连通域进行合并，得到推土机齿块的齿牙一致性识别结果； 所述根据每个缺陷连通域中所有像素点的预设局部窗口内像素点的灰度分布、每个边缘链码序列中不同数据之间的差异，从所有缺陷连通域中筛选出参考连通域，包括的具体步骤如下： 根据每个缺陷连通域中所有像素点的局部窗口内像素点的灰度分布，得到每个缺陷连通域属于裂痕缺陷的可能性； 根据每个缺陷连通域的边缘链码序列中相邻数据之间的差异、每个缺陷连通域的边缘链码序列中每个数据和边缘链码序列中所有数据的均值之间的差异，得到每个缺陷连通域为裂痕缺陷的程度； 根据每个缺陷连通域属于裂痕缺陷的可能性和每个缺陷连通域为裂痕缺陷的程度，得到每个缺陷连通域的裂痕程度，其中，每个缺陷连通域属于裂痕缺陷的可能性与每个缺陷连通域的裂痕程度为正相关关系，每个缺陷连通域为裂痕缺陷的程度与每个缺陷连通域的裂痕程度为正相关关系； 将裂痕程度大于预设第一阈值的所有缺陷连通域，记为参考连通域； 所述获取每个参考连通域中每个边缘像素点的递减向量，包括的具体步骤如下： 获取每个参考连通域中的边缘像素点，获取每个边缘像素点的八邻域内梯度幅值小于每个边缘像素点且在八邻域内梯度幅值最小的像素点，记为每个边缘像素点的目标像素点，将每个边缘像素点指向对应的目标像素点的方向作为每个边缘像素点的递减向量的方向，其中，若每个边缘像素点的目标像素点属于边缘像素点的4邻域像素点，则每个边缘像素点的递减向量的模长为单位长度1，若每个边缘像素点的目标像素点属于边缘像素点的D邻域像素点，则每个边缘像素点的递减向量的模长为； 当每个边缘像素点的八邻域内没有符合条件的目标像素点，则将每个边缘像素点的递减向量用0向量代替。

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