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龙图腾网获悉中国特种设备检测研究院申请的专利一种电梯钢丝绳毛刺的非接触自动监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：CN117237806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202311223742.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种电梯钢丝绳毛刺的非接触自动监测方法及系统是由冯金奎;庞爱平;路笃辉;邓进;王目凯;于宗营;李文波;程楠;于凤国;张宝安设计研发完成，并于2023-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电梯钢丝绳毛刺的非接触自动监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种电梯钢丝绳毛刺的非接触自动监测方法及系统，涉及监测领域；该方法包括：获取电梯钢丝绳的图像；选取图像中的钢丝绳感兴趣区域；对钢丝绳感兴趣区域进行形态学处理，得到形态学处理后的钢丝绳感兴趣区域；对形态学处理后的钢丝绳感兴趣区域进行自适应增强处理，获得自适应增强处理后的钢丝绳感兴趣区域；对自适应增强处理后的钢丝绳感兴趣区域进行二值化处理，获得二值化处理后的钢丝绳感兴趣区域；对二值化处理后的钢丝绳感兴趣区域进行亚像素边缘检测，以确定目标区域和背景区域；检测背景区域内钢丝绳的毛刺位置和方向。本发明降低了作业人员技术水平对检测结果的影响，可实现自动检测，缩短了检测时间，提高了工作效率。

本发明授权一种电梯钢丝绳毛刺的非接触自动监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电梯钢丝绳毛刺的非接触自动监测方法，其特征在于，所述电梯钢丝绳毛刺的非接触自动监测方法包括： 获取电梯钢丝绳的图像； 选取所述图像中的钢丝绳感兴趣区域； 对所述钢丝绳感兴趣区域进行形态学处理，得到形态学处理后的钢丝绳感兴趣区域； 对形态学处理后的钢丝绳感兴趣区域进行自适应增强处理，获得自适应增强处理后的钢丝绳感兴趣区域； 对自适应增强处理后的钢丝绳感兴趣区域进行二值化处理，获得二值化处理后的钢丝绳感兴趣区域； 对二值化处理后的钢丝绳感兴趣区域进行亚像素边缘检测，以确定目标区域和背景区域；所述目标区域为钢丝绳区域，所述背景区域为毛刺区域； 检测背景区域内钢丝绳的毛刺位置和方向； 其中，对形态学处理后的钢丝绳感兴趣区域进行自适应增强处理，获得自适应增强处理后的钢丝绳感兴趣区域，具体包括： 构建形态学处理后的钢丝绳感兴趣区域的全局二维直方图；全局二维直方图中的元素fi，j表示二维向量i，j出现的次数，二维向量i，j由像素的灰度值i与所述像素的邻域均值j构成； 基于所述全局二维直方图，采用Otsu法获取第一最佳阈值和第二最佳阈值；所述第一最佳阈值为形态学处理后的钢丝绳感兴趣区域在灰度维度上的最佳阈值，所述第二最佳阈值形态学处理后的钢丝绳感兴趣区域在邻域灰度均值维度上的最佳阈值； 基于所述第一最佳阈值和所述第二最佳阈值将所述全局二维直方图划分为第一区域、第二区域、第三区域和第四区域；所述第一区域为横坐标位于区间0，s’和纵坐标位于区间0，t’的区域，所述第二区域为横坐标位于区间0，s’和纵坐标位于区间t’，L-1的区域，所述第三区域为横坐标位于区间s’，L-1和纵坐标位于区间t’，L-1的区域，所述第四区域为横坐标位于区间s’，L-1和纵坐标位于区间0，t’的区域；s’表示第一最佳阈值；t’表示第二最佳阈值；L表示灰度级数； 采用最大类间方差法计算第二区域和第四区域的全局阈值； 基于第二区域的全局阈值将所述第二区域划分为噪声区域和非噪声区域；所述噪声区域为横坐标位于区间0，s’和纵坐标位于区间t’，t1的区域，所述非噪声区域为横坐标位于区间0，s’和纵坐标位于区间t1，L-1的区域；t1表示第二区域的全局阈值； 基于第四区域的全局阈值将所述第四区域划分为边缘区域和非边缘区域；所述边缘区域为横坐标位于区间s’，s1和纵坐标位于区间0，t’的区域，所述非噪声区域为横坐标位于区间s1，L-1和纵坐标位于区间0，t’的区域；s1表示第四区域的全局阈值； 将所述第二区域中的噪声区域的像素的灰度值进行中值化处理，获得中值化处理后的第二区域； 基于第一区域的灰度值范围和边缘区域的灰度值范围，对所述第四区域中的边缘区域的像素的灰度值进行映射处理，获得映射处理后的第四区域； 将所述第一区域、中值化处理后的第二区域、所述第三区域和映射处理后的第四区域作为自适应增强处理后的钢丝绳感兴趣区域。

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