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龙图腾网恭喜长春理工大学申请的专利一种工件边缘弱缺陷位置检测方法及系统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：CN119648641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411675663.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种工件边缘弱缺陷位置检测方法及系统是由王祺;胡银风;李英超;江晟;宋德设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工件边缘弱缺陷位置检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种工件边缘弱缺陷位置检测方法及系统，涉及工业视觉检测领域，该方法包括采用Sobel算子对工件图像进行初始边缘位置检测，确定工件图像的初始边缘位置；基于初始边缘位置确定初始边缘位置范围内各中心像素点的梯度幅值，采用质心算法确定边缘亚像素点作为工件图像的目标边缘位置；采用DBSCAN聚类方法对目标边缘位置中的各边缘亚像素点进行封闭区域划分，得到多个封闭区域，并计算当前封闭区域的中心坐标点与各边缘亚像素点之间的距离，根据各距离计算结果判定当前封闭区域对应的工件特征形态，根据工件特征形态，基于各边缘亚像素点检测工件边缘弱缺陷位置，本申请提高了工件边缘弱缺陷位置检测的准确性。

本发明授权一种工件边缘弱缺陷位置检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工件边缘弱缺陷位置检测方法，其特征在于，所述工件边缘弱缺陷位置检测方法包括：采用Sobel算子对工件图像进行初始边缘位置检测，得到图像边缘梯度幅值，并根据图像边缘梯度幅值，确定工件图像的初始边缘位置；其中，一张图像对应多个特征形态的工件；基于所述初始边缘位置，确定工件图像中初始边缘位置范围内的各中心像素点的梯度幅值；基于各中心像素点的梯度幅值，采用质心算法确定边缘亚像素点，并将边缘亚像素点所在位置作为工件图像的目标边缘位置；采用DBSCAN聚类方法，对目标边缘位置中的各边缘亚像素点进行封闭区域划分，得到多个封闭区域；其中，一个封闭区域对应工件的一个特征区域；对于每一个当前封闭区域，计算当前封闭区域的中心坐标点与各边缘亚像素点之间的距离，得到多个距离计算结果，并根据各距离计算结果判定当前封闭区域对应的工件特征形态；根据所述工件特征形态，基于各边缘亚像素点检测工件边缘弱缺陷位置；基于所述初始边缘位置，确定工件图像中初始边缘位置范围内的各中心像素点的梯度幅值，具体包括：将初始边缘位置范围内的各边缘像素点作为中心像素点；将任一中心像素点确定为当前中心像素点；计算当前中心像素点与对应的8邻域像素点之间的像素点灰度值差值；当前中心像素点的邻域像素点为处于当前中心像素点的设定邻域区间内的所有像素点；基于当前中心像素点对应的像素点灰度值差值、对应邻域像素点位置与中心像素点位置构成的角度，得到当前中心像素点的灰度值差值投影矩阵；基于当前中心像素点的灰度值差值投影矩阵，计算当前中心像素点对应的协方差矩阵；对当前中心像素点对应的协方差矩阵进行特征值分解，得到当前中心像素点的最大特征值；将当前中心像素点的最大特征值作为初始边缘位置范围内的当前中心像素点的梯度幅值，从而得到工件图像中初始边缘位置范围内的各中心像素点的梯度幅值。

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