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龙图腾网获悉东莞市金利威磨料磨具有限公司申请的专利一种基于机器视觉的砂轮缺陷检测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：CN119831990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510305240.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的砂轮缺陷检测方法是由方壮斌;方洁仁;陈玉荣;陈新强设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的砂轮缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的砂轮缺陷检测方法，该方法对质检线上已生产的砂轮表面进行图像采集，得到对应的灰度图像，获取灰度图像中砂轮的外接圆，根据外接圆的圆心，将外接圆等分为预设数量个等分图像；对每个等分图像的局部密度值进行升序排序，得到目标局部密度值序列；对目标局部密度值序列进行聚类，得到两个聚类簇，在所有聚类簇中获取疑似异常聚类簇；分别获取疑似异常聚类簇对应的每个等分图像存在裂纹的置信度，根据疑似异常聚类簇对应的每个等分图像存在裂纹的置信度，检测砂轮表面中的裂纹缺陷，提高了砂轮生产质检过程中的效率和准确性。

本发明授权一种基于机器视觉的砂轮缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的砂轮缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 对质检线上已生产的砂轮表面进行图像采集，得到砂轮表面图像，对所述砂轮表面图像进行灰度化处理，得到对应的灰度图像，获取所述灰度图像中砂轮的外接圆，根据所述外接圆的圆心，将所述外接圆等分为预设数量个等分图像； 针对任一等分图像，根据所述任一等分图像与其他等分图像之间的频谱数据差异，得到所述任一等分图像的局部密度值，对每个所述等分图像的局部密度值进行升序排序，得到目标局部密度值序列； 以所述目标局部密度值序列中的最大值和最小值为初始聚类中心，对所述目标局部密度值序列进行聚类，得到两个聚类簇，根据两个所述聚类簇之间的差异，检测所述砂轮表面中是否存在裂纹，若检测到所述砂轮表面中疑似存在裂纹，则在所有聚类簇中获取疑似异常聚类簇； 根据所述疑似异常聚类簇中包含每个局部密度值对应的等分图像中的像素点的梯度方向，分别获取所述疑似异常聚类簇对应的每个等分图像存在裂纹的置信度，根据所述疑似异常聚类簇对应的每个等分图像存在裂纹的置信度，检测所述砂轮表面中的裂纹缺陷； 所述根据两个所述聚类簇之间的差异，检测所述砂轮表面中是否存在裂纹，包括： 分别获取每个所述聚类簇中包含的局部密度值的相加结果，将最小相加结果对应的聚类簇标记为第一聚类簇，将最大相加结果对应的聚类簇标记为第二聚类簇； 获取所述第一聚类簇中所有局部密度值的平均值，记为第一平均值，获取所述第二聚类簇中所有局部密度值的平均值，记为第二平均值，计算所述第二聚类簇中每两个局部密度值之间的差值绝对值，得到差值绝对值累加值； 计算所述第一平均值和所述第二平均值的差值绝对值，记为平均差异值，根据所述平均差异值和所述差值绝对值累加值之间的比值，得到裂纹判断指标； 获取预设的裂纹判断指标阈值，若所述裂纹判断指标大于所述裂纹判断指标阈值，则确定所述砂轮表面中疑似存在裂纹。

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