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龙图腾网恭喜国网安徽省电力有限公司;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;四川赛康智能科技股份有限公司申请的专利基于X射线图片灰度值分布判定缺陷类型的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：CN114897855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210563948.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于X射线图片灰度值分布判定缺陷类型的方法是由柯艳国;赵恒阳;赵常威;杨为;黄伟民;谢佳;谢铖;吴正阳;张国宝;钱宇骋;王署东;曾德华;杨焘设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于X射线图片灰度值分布判定缺陷类型的方法在说明书摘要公布了：本申请公开了基于X射线图片灰度值分布判定缺陷类型的方法，输入待检测X射线图片Pic1，建立OUV像素坐标，读取兴趣区域内任一个像素点的像素坐标pn（ux，vy）；读取灰度值为Cr的像素点确定图像斑块Kr，并对图像斑块Krm进行选择性部分腐蚀和重新赋值操作，并输入经训练完毕的对抗网络模型中进行判别并输出结果信息。本发明通过对缺陷图像斑块边界具有的无序性特性进行提取，同时加入缺陷图像斑块的像素面积与总面积的占比，以及缺陷图像斑块周围像素灰度值的一致性评价，再融合对抗网络模型进行判别，能够极大程度上精准判别缺陷的真实性和曲线类型的准确性。

本发明授权基于X射线图片灰度值分布判定缺陷类型的方法在权利要求书中公布了：1.基于X射线图片灰度值分布判定缺陷类型的方法，其特征在于：包括下述步骤：步骤STP100，输入待检测X射线图片Pic1，确定预设兴趣区域，以兴趣区域左上角为原点O建立OUV像素坐标，读取兴趣区域内任一个像素点的像素坐标pn（ux，vy）；步骤STP200，读取灰度值为Cr的像素点，获取灰度值为Cr的像素点集合Mr，通过读取任一个灰度值为Cr像素点的像素坐标确定覆盖所有灰度值为Cr的像素点形成的图像斑块Kr；其中，r∈[0,255]；步骤STP300，按照r值的升序或者降序排列依次对图像斑块Kr进行排序，标记为Krm，并对图像斑块Krm进行选择性部分腐蚀，获得由腐蚀后的图像斑块Krm组成的X射线图片Pic2；其中，序号m≥1；步骤STP400，计算每一个图像腐蚀后的图像斑块Krm的像素面积Srm与X射线图片Pic1的像素面积比值β，若比值β＞0.2，则将图像斑块Krm标记为0；否则，则标记为1；步骤STP500，将标记为0的图像斑块Krm的灰度值重新赋值为0或255获得X射线图片Pic3并输入经训练完毕的对抗网络模型中进行判别并输出结果信息；所述对抗网络模型包括卷积神经模块和条件判定模块，所述判定模块包括边界提取单元、赋值单元、曲线拟合单元和斜率统计单元；图像斑块Krm中缺陷判定步骤如下：步骤STP501，将标记为1的图像斑块Krm输入条件判定模块，通过边界提取单元提取每一个灰度值不等于0或255的图像斑块Krm的边界Bm；若获得的边界Bm为多个，则步骤STP502，在OUV像素坐标中，通过赋值单元以10-100像素为长度单位将OUV像素坐标网格化，获取多个边界Bm与网格的交点Qz并记录每一个交点Qz的像素坐标；步骤STP503，曲线拟合单元将以交点Qz为拟合点建立拟合曲线；步骤STP504，斜率统计单元计算每一个交点Qz处的斜率kz，并统计获得斜率集合；步骤STP505，根据斜率kz绘制斜率集合的无序性折现，获得斜率集合的跨度和斜率kz方向变化次数，输出被判别图像斑块Krm是否为缺陷的结论；步骤STP506，若步骤STP505中输出结果为‘否’，则进行下一个图像斑块Krm+1的判别；若步骤STP505中输出结果为‘是’，则将图像斑块Krm输入卷积神经模块进行缺陷类型判别，并输出缺陷种类。

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