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龙图腾网获悉北京神工科技有限公司申请的专利基于机器视觉的孔径、孔距及孔位检测方法、系统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：CN116342682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202111516389.1，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权基于机器视觉的孔径、孔距及孔位检测方法、系统和装置是由杨梦茹;李天玉;叶玉玲;王刚;刘炼设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的孔径、孔距及孔位检测方法、系统和装置在说明书摘要公布了：本发明属于机械测量方法和机械测量装置技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的孔径、孔距及孔位检测方法、系统及装置。本发明方法通过运动组件携带检测设备按照预定路径移动，采集孔径、孔距及孔位的图像，并利用软件系统对图像进行处理，包括使用高斯滤波进行预处理，使用多种算法找出孔的最大内切圆、拟合圆、最小外接圆以及被测区域的边界，然后利用上述三种圆、被测区域的边界并结合圆心坐标计算得出孔径、孔距和孔位，进一步使用基于深度学习的方式对孔质量进行分级评估。本方法具有检测效率高、速度快、误差小、方法稳定性好、操作便捷、支持在线检测等特点，可很好地满足机械制造行业的生产需求，具有着广阔的应用前景。

本发明授权基于机器视觉的孔径、孔距及孔位检测方法、系统和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的孔径、孔距及孔位检测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 1由运动组件携带检测设备按照预先设定的检测路径进行移动； 2在移动过程中由检测设备采集孔径、孔距及孔位的图像； 3在软件处理系统中使用高斯滤波对采集获得的图像进行预处理； 4在软件处理系统中使用边缘检测算法找出待测孔的最大内切圆，使用最小二乘法找出待测孔的拟合圆，使用二值化算法和边缘检测算法找出待测孔的最小外接圆；同时使用边缘检测算法找出被测区域的边界； 5在软件处理系统中利用上步找出的最大内切圆、拟合圆、最小外接圆和被测区域的边界，结合圆心坐标计算得出孔径、孔距及孔位； 6在软件处理系统中使用基于深度学习的方式对孔质量做分级评估； 其中第4-6步骤的执行方法如下： A.使用canny边缘检测算法寻找待测孔，先找出被测区域中的所有边缘闭合形状，然后判断所找出的形状是否为待测孔，判据为： a.找出每个形状的中心x，y： 其中n为形状内点的个数，P为形状内所有的点的集合，Pix为点的x坐标，Piy为点的y坐标； b.计算形状上每个点到中心的距离的集合d： 其中C为形状上所有点的集合； c.计算形状上每个点到中心距离集合的平均值mean和标准差std： d.得到圆度结果c： e.若圆度结果大于阈值，则将其认定为待测孔； B.根据上步找到的待测孔的轮廓形状，分别找出拟合圆的圆心和直径Fx、Fy、Fd，最大内切圆的圆心和直径Ix、Iy、Id和最小外接圆的圆心和直径Zx、Zy、Zd； a.拟合圆：将圆心和直径作为变量，通过最小二乘法拟合后得到拟合圆； b.最大内切圆：遍历轮廓内部的所有点，并计算这些点到轮廓的距离，轮廓内部距离轮廓最远的点即为圆心，其与轮廓间的最大距离即为半径，以此得到最大内切圆； c.最小外接圆：分别找出轮廓上下左右边缘的各一个点并计算出其外接圆，如果轮廓中有点位于这个外接圆之外，则将轮廓中该外接圆外部距离该外接圆最远的点引入并计算出新的外接圆，不断遍历直到轮廓中所有点都在计算出的外接圆内，即得到了最小外接圆； C.将上步获得的数据结果储存，并和待测孔的真实孔径一起作为训练集，使用深度神经网络进行训练，得到权重参数模型w； D.重复进行至少10次训练后，即对未知孔径的孔进行测量并找出圆心： 其中w1，w2…w10为各个输入项对应权重参数模型w的结果； E.孔质量分级评估：将检测设备拍摄到的孔的图像与对应的孔类型作为训练集，使用卷积神经网络进行训练，然后将训练得到的模型储存，并在检测过程中以此模型对孔质量进行分级评估。

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