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龙图腾网恭喜中国民用航空飞行学院申请的专利一种飞机刹车盘副损伤程度及更换需求的智能判定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：CN118115776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202311730857.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种飞机刹车盘副损伤程度及更换需求的智能判定方法是由夏正洪;康瑞;何琥;王裕林;万军;陈世章设计研发完成，并于2023-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞机刹车盘副损伤程度及更换需求的智能判定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机械设备损伤检测技术领域，公开了一种飞机刹车盘副损伤程度及更换需求的智能判定方法。首先采集飞机刹车盘动片图像数据并预处理，再对其中的锈蚀、脱落、碟片、钢片区域进行标注，基于标注好的数据集，训练图像分割网络模型，得到用于检测损伤程度的模型权重，输出包含刹车盘表面磨损信息的预测结果图像；统计输出图像中各类别所含像素点数量，得到锈蚀与脱落区域所占比例；计算刹车盘副脱落区域实际最大径向长度，最后综合锈蚀与脱落区域所占比例和脱落区域最大径向长度信息，判定是否淘汰该刹车盘副。本发明实现对刹车盘副损伤程度的自动、智能、高效、精准地评估，避免了由人为因素引起的评估标准不一致和人工评估误差等问题。

本发明授权一种飞机刹车盘副损伤程度及更换需求的智能判定方法在权利要求书中公布了：1.一种飞机刹车盘副损伤程度及更换需求的智能判定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集飞机刹车盘副动片图像数据，对采集到的图像数据进行预处理；步骤2：对飞机刹车盘副动片损伤情况进行分类，标注出锈蚀、脱落、碟片、钢片区域，形成刹车盘副损伤标签文件，得到飞机刹车盘副动片表面损伤数据集；步骤3：基于标注好的飞机刹车盘副动片表面损伤数据集，采用迁移训练加冻结训练的方式，通过多次迭代训练图像分割网络模型，得到用于检测飞机刹车盘副动片表面损伤程度的模型权重；步骤4：将飞机刹车盘副动片图像数据输入到所构建的图像分割网络模型中，用训练得到的模型权重进行前向推理，输出一个与输入图像尺寸相同，且包含刹车盘副动片表面磨损信息的预测结果图像；步骤5：统计输出的预测结果图像中各类别所含像素点数量，得到刹车盘副表面锈蚀与脱落区域所占比例；步骤6：对输出图像进行进一步处理，计算出刹车盘副动片圆环部分像素宽度与脱落区域最大径向像素长度，以此得到刹车盘副动片脱落区域实际最大径向长度；步骤7：综合刹车盘副动片表面锈蚀与脱落区域所占比例和脱落区域实际最大径向长度信息，判定是否淘汰该刹车盘副；所述步骤6具体包括：步骤6.1：使用openCV计算机视觉处理库，计算脱落区域最大径向像素长度；首先对图像分割网络模型输出的图像进行颜色过滤以分离出代表脱落区域的红色部分、代表正常部分的绿色部分和代表锈蚀区域的蓝色部分；使用findContours函数根据规则寻找刹车盘副动片内径轮廓，使用approxPolyDP方法，用线段对轮廓曲线进行逼近，使轮廓曲线变成一条一条线段；步骤6.2：遍历图像分割网络模型处理后刹车盘副动片上所有的红色点，并计算各红色点到轮廓曲线对应线段的最小距离方向；然后使用Bresenham直线算法找到所有红色点在最小距离方向上的红色像素点长度，进而得到像素点长度中的最大值，即为脱落区域的最大径向像素长度；步骤6.3：使用openCV计算机视觉处理库，计算刹车盘副动片圆环宽度；首先进行颜色过滤以分离出代表脱落区域的红色部分、代表正常部分的绿色部分和代表锈蚀区域的蓝色部分；然后使用dilate、erode函数膨胀和腐蚀操作去除五个小圆以寻找刹车盘副动片圆环部分的外径与内径轮廓；接下来使用最小二乘法与高斯消元法拟合同心椭圆；最后根据椭圆公式计算两椭圆长径和短径得到椭圆弧宽度；步骤6.4：根据所求得的脱落区域最大径向像素长度与椭圆弧宽度，求得脱落区域最大径向像素长度与椭圆弧宽度的比例，并根据椭圆弧实际宽度进一步求出脱落区域实际最大径向长度。

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