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龙图腾网获悉南昌科晨电力试验研究有限公司申请的专利基于工业CT检测的瓷绝缘子微缺陷智能诊断系统及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：CN120088253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510566930.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于工业CT检测的瓷绝缘子微缺陷智能诊断系统及方法是由胡睿哲;李唐兵;张宇;胡岸;欧阳俊杰设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于工业CT检测的瓷绝缘子微缺陷智能诊断系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于绝缘子检测技术领域，涉及一种基于工业CT检测的瓷绝缘子微缺陷智能诊断系统及方法。该方法通过采集瓷绝缘子的工业CT检测照片，提取横切面和纵切面中水泥层和瓷件层；通过yolov11实例分割算法识别工业CT检测照片中所包含的缺陷区域，结合水泥层和瓷件层，将缺陷分类为水泥层气孔缺陷和瓷件层裂纹缺陷。本发明解决了瓷绝缘子工业CT检测照片缺陷人工辨识效率低下的问题，实现全自动化的缺陷辨识，极大的减少了人工缺陷复核工作量。

本发明授权基于工业CT检测的瓷绝缘子微缺陷智能诊断系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于工业CT检测的瓷绝缘子微缺陷智能诊断方法，其特征在于，包括： 步骤一：采集瓷绝缘子的工业CT检测照片，工业CT检测照片包括2组纵切面照片和一组横切面照片，2组纵切面照片分别称为纵切面1组照片和纵切面2组照片，将钢脚区域面积在同组照片中最大的横切面照片称为最大横切面；将钢脚区域面积在同组照片中最大的纵切面照片称为最大纵切面，提取横切面和纵切面中水泥层和瓷件层；包括： S1:提取每张工业CT检测照片的场景深度和像素尺寸信息； S2:提取最大纵、横切面的尺寸特征； S2-1:从工业CT检测照片找到两张最大纵切面和一张最大横切面照片； S2-2:使用标定的数据集对yolov11实例分割算法进行训练，分别得到非钢帽区域识别模型、瓷件层区域识别模型、钢脚区域识别模型，对工业CT检测照片进行实例分割，依次提取出非钢帽区域、瓷件层区域、钢脚区域；； 步骤S2-3:最大横切面照片和最大纵切面的尺寸特征提取； 步骤S2-3-1：令最大横切面照片中平面坐标系A的原点O为照片的左上角，X轴正方向为从左到右的水平方向，Y轴的正方向为从上到下的竖直方向，最大横切面的钢脚与钢帽在X轴和Y轴上的距离包括4个距离，分别为钢脚与钢帽在X轴负方向上的距离，钢脚与钢帽在X轴正方向上的距离，钢脚与钢帽在Y轴负方向上的距离，钢脚与钢帽在Y轴正方向上的距离；钢脚区域在最大横切面照片中平面坐标系A下的钢脚包围盒，以及非钢帽区域在最大横切面图中平面坐标系A下的非钢帽区域包围盒；其中为钢脚包围盒的最左侧X坐标、为钢脚包围盒的最右侧X坐标、为钢脚包围盒的最上侧Y坐标、为钢脚包围盒的最下侧Y坐标；为非钢帽区域包围盒的最左侧X坐标、为非钢帽区域包围盒的最右侧X坐标、为非钢帽区域包围盒的最上侧Y坐标、为非钢帽区域包围盒的最下侧Y坐标；通过公式、、、计算得到最大横切面的钢脚与钢帽在X轴和Y轴上的4个距离； 步骤S2-3-2：最大纵切面中钢脚最宽位置与照片顶部距离以及最宽位置与钢帽左右两侧水平距离计算； 步骤S3：基于投影关系提取任意纵、横切面的水泥层和瓷件层； 步骤S3-1：任意横切面在2个最大纵切面上的水平投影线位置计算； 步骤S3-2：横切面瓷件层计算； 步骤S3-3：横切面水泥层计算； 步骤S3-4：纵切面瓷件层计算； 步骤S3-5：纵切面水泥层计算； 步骤二：通过yolov11实例分割算法识别工业CT检测照片中所包含的缺陷区域，结合水泥层和瓷件层，将缺陷分类为水泥层气孔缺陷和瓷件层裂纹缺陷。

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