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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于边缘检测的金属带材表面缺陷自动识别及裁切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：CN119863440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411929663.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于边缘检测的金属带材表面缺陷自动识别及裁切方法是由蔺永诚;祝阳;谭先华设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘检测的金属带材表面缺陷自动识别及裁切方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘检测的金属带材表面缺陷自动识别及裁切方法，属于计算机视觉领域，该方法执行步骤如下：1设定参数列表；2构造边缘检测模块；3构造聚类模块；4构造边界条件判断模块；5构造缺陷等级判断模块。本发明通过设定参数列表，可提前指定在运行过程中需要用到的参数；通过边缘检测模块，可对低质图像进行增强并自动进行缺陷边缘提取及质心计算；通过聚类模块，可将聚类所得同一簇碎片化缺陷视为同一缺陷；通过边界条件判断模块，可按照参数列表中设定的阈值迭代优化裁切区域；通过缺陷等级判断模块，可按照参数列表中设定的阈值判断裁切区域缺陷等级信息。

本发明授权一种基于边缘检测的金属带材表面缺陷自动识别及裁切方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘检测的金属带材表面缺陷自动识别及裁切方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、设定参数列表：提前指定该方法在运行过程中需要用到的参数信息； S2、构建边缘检测模块：利用高斯模糊及对比度增强方法对输入图像进行特征增强，并利用Canny算子对增强后的特征进行边缘检测，Canny算子上下阈值依据图像的像素值采用自动计算的方式，通过计算输入图像数据的像素均值μ和像素标准差σ即可自动计算其低阈值Tlow，和高阈值Thigh，其计算公式表示为： Tlow＝max0,μ-σ Thigh＝min255,μ+σ； S3、构建聚类模块：利用距离聚类方法并基于缺陷质心位置对单帧图像中检测所得的所有缺陷进行聚类，聚类阈值依据步骤S1中设定的参数列表中的数值进行设定； S4、构建边界条件判断模块：将步骤S3中所述聚类模块聚类后的同簇缺陷视为同一缺陷，计算其最小外接框，并将框的顶点底点像素坐标及中心点坐标视为该缺陷顶点底点像素坐标及中心点坐标；依据计算所得的顶点底点像素坐标并结合步骤S1中设定的参数列表中的阈值，迭代计算拟裁切边界坐标； S5、构建缺陷等级判断模块：将拟裁切边界坐标内的所有缺陷视为单个缺陷并进行等级判断，累加拟裁切边界坐标内的所有缺陷的像素面积并与步骤S1中设定的参数列表中的缺陷等级阈值进行判断，依据判断结果输出缺陷等级及坐标。

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