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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于语义分割的锁紧丝视觉检查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：CN116452546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310427427.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于语义分割的锁紧丝视觉检查方法是由王展;白誉曌;常智勇;柳洋;孙佳裕设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义分割的锁紧丝视觉检查方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义分割的锁紧丝视觉检查方法，包括以下内容：S1、获取管接头锁紧丝训练集；S2、基于语义分割的管路锁紧丝存在性融合判定；S3、基于分割图像的锁紧丝锁紧方向判别。其解决了现有技术中，人工检查航空管接头锁紧丝易发生漏检和错检，现阶段锁紧丝判别算法准确率不高的问题。

本发明授权一种基于语义分割的锁紧丝视觉检查方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义分割的锁紧丝视觉检查方法，其特征在于，包括以下内容： S1、获取管接头锁紧丝训练集： 设计并制作管接头锁紧丝实体样板用以模拟真实环境；在样板上手工制作锁紧丝正、负样本；布置图像采集装置并采集管接头锁紧丝正、负样本图像；多光照条件下采集并最终形成管接头锁紧丝样本集；创建语义分割网络训练所需掩膜标签文件，生成与样本集一一对应的掩膜图像，与管接头锁紧丝样本集一起形成管接头锁紧丝训练集； S2、基于语义分割的管路锁紧丝存在性融合判定： 将由步骤S1获得的管接头锁紧丝训练集输入深度学习分割网络对锁紧丝特征进行训练；优化深度学习训练网络模型的框架结构，对管接头锁紧丝训练集中的锁紧丝图像进行特征学习，最终生成融合了锁紧丝特征的模型权重；真实环境下进行锁紧丝分割预测并初步判定管路接头处锁紧丝是否存在；对分割后图像进行进一步处理和判定，得出管路接头处是否存在锁紧丝的最终结论； 其中，基于语义分割的管路锁紧丝存在性融合判定模块，使得锁紧丝分割算法的均交并比MIOU≥98％，通过对分割后图像进行像素占比计算并与分割判定结果进行融合，以提高了锁紧丝识别算法的准确率，其中均交并比MIOU的计算方法为： 其中，k表示分割目标数目，i表示真实值，j表示预测值，Pij表示将i预测为j，Pji表示将j预测为i，Pii表示将i预测为i； 其中，对分割后图像进行进一步处理和判定过程具体为：定义锁紧丝的最大外接矩形所占像素面积为S矩，锁紧丝区域所有像素点面积总和为S实，则锁紧丝像素点实际占比根据不同管接头锁紧丝的不同情况设定锁紧丝像素占比阈值Y，当锁紧丝实际像素占比P≥Y时，判定锁紧丝存在，当锁紧丝实际像素占比P＜Y时，判定锁紧丝不存在； S3、基于分割图像的锁紧丝锁紧方向判别： 在原图中裁切得到原图像中的锁紧丝个体图；在主体锁紧丝段中提取锁紧丝麻花状的特征点；拟合出锁紧丝走向并得出最终结论：锁紧方向正确或锁紧方向错误；根据空孔位置n1及锁紧丝特征点走向，判定锁紧丝绕向圆周范围是否满足装配工艺要求； 所述步骤S3中， 拟合并判别锁紧丝方向正确性的方法具体为：根据拟合点与图像关系，利用拟合曲线方向代替锁紧丝实际绕向；根据特征点拟合结果，最终可以通过斜率判别法得出锁紧方向正确或锁紧方向错误的最终结论； 锁紧丝绕向圆周范围判定方法具体为：利用空孔位置及锁紧丝特征点走向，判定锁紧丝绕向圆周范围是否满足装配工艺要求；即： 若锁紧方向正确且空孔位置位于拟合曲线末端反方向，则180°≤锁紧丝绕向圆周范围≤360°，判定为绕向范围正确； 若未检测出空孔位置、且锁紧丝斜率绝对值过小，判定为绕向范围错误。

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