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龙图腾网获悉河南理工大学申请的专利基于特征融合的钢丝绳表面缺陷识别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：CN115565011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211279593.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于特征融合的钢丝绳表面缺陷识别方法是由刘群坡;刘尚争;宋阳;高如新;苏波;魏萍;花岛直彦设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征融合的钢丝绳表面缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及钢丝绳表面缺陷识别技术领域的基于特征融合的钢丝绳表面缺陷识别方法，步骤为：将钢丝绳缺陷图像进行灰度化，对图像分块处理，采用基于图像分块的中心多尺度局部二值模式改进传统的LBP算法，提取分块后的图像纹理特征信息，基于得到的图像纹理特征实施PCA降维，最后通过GLCM提取图像全局纹理特征与降维后的图像纹理特征进行特征融合；通过SVM分类器进行钢丝绳表面缺陷识别和分类。本发明解决了传统局部二值模式LBP易受到中心像素和噪声影响无法准确识别钢丝绳表面缺陷的问题，对钢丝绳表面缺陷的整体识别率可达97.5％，相比其他算法至少提高了5％左右，可以有效识别钢丝绳表面的各种缺陷。

本发明授权基于特征融合的钢丝绳表面缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.基于特征融合的钢丝绳表面缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，预处理：将钢丝绳缺陷图像进行灰度化； S2，特征提取和融合：对图像分块处理，采用基于图像分块的中心多尺度局部二值模式改进传统的LBP算法，得到ISCM-LBP算法，用ISCM-LBP算法提取分块后的图像纹理特征信息，基于得到的图像纹理特征实施PCA降维，最后通过GLCM提取图像全局纹理特征与降维后的图像纹理特征进行特征融合； 其中，所述ISCM-LBP算法包括以下步骤： （1）构造3×3的窗口，对每个窗口分成n×n大小的子窗口，然后计算每个窗口包含子窗口的平均灰度值，最后计算3×3窗口中9个像素的标准差，其公式为： 式中：为3×3窗口包含子窗口的平均灰度值，为3×3窗口的平均值； （2）设置限定阈值f，判断是否大于阈值f，若 f，将33窗口中9个像素的中位数作为阈值，计算LBP值；若 f，计算3×3窗口中9个像素值的最大值a和最小值b，将作为阈值，计算得到MMB-LBP值，公式如下所示： 式中：为邻域窗口平均灰度值，为不同情况下的阈值，为中心像素平均灰度值，和分别为3×3窗口邻域8个像素值的最大值和最小值，为3×3窗口中9个像素的中位数，是一个符号函数； （3）对图像进行的分块，计算每一块中ISCM-LBP值，得到每一块ISCM-LBP特征统计直方图，按空间顺序排列成一行形成ISCM-LBP特征值； 该步骤中还包括： S21，将图像分块和多尺度引入局部二值模式算法中，来提高细节特征描述和减弱噪声的影响；其中，采用多尺度局部二值模式中区域灰度平均值的方法，来抑制噪声和加大纹理特征值范围提取，从而弥补LBP采样范围小的局限性； S22，使用标准差的方式将中心像素与邻域像素相联系，重新定义中心像素阈值的选择，来增强中心像素鲁棒性和邻域像素的作用； S3，识别和分类：通过SVM分类器进行钢丝绳表面缺陷识别和分类。

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