广东省科学院智能制造研究所谷世超获国家专利权
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龙图腾网获悉广东省科学院智能制造研究所申请的专利一种基于机器视觉的黑暗环境焊缝识别方法及系统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：CN116721247B 。
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：202310455693.2，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权一种基于机器视觉的黑暗环境焊缝识别方法及系统是由谷世超;王锐锋;刘晓光;徐智浩;周雪峰;吴鸿敏设计研发完成，并于2023-04-25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黑暗环境焊缝识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的黑暗环境焊缝识别方法及系统，涉及石化储罐焊缝图像处理技术领域，方法包括：对采集相机镜头进行内参标定并进行矫正；利用该采集相机镜头获取罐体内壁焊缝的图像并对所述图像进行预处理；通过设置通道阈值来锁定图像中的焊缝表面特征区域；根据焊缝表面特征区域中的像素点集构建焊缝特征中心线数学模型，将焊缝特征中心线数学模型作为爬壁机器人跟踪焊缝的输入信息。本发明提出的焊缝识别方法能够根据不同的光照强度、作业环境等主动调整参数，保证焊缝信息的识别效果，在多种不同的作业场景都能够满足识别需求。
本发明授权一种基于机器视觉的黑暗环境焊缝识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的黑暗环境焊缝识别方法，其特征在于，包括： 对采集相机镜头进行内参标定并进行矫正； 利用所述采集相机镜头获取罐体内壁焊缝的图像并对所述图像进行预处理； 通过设置通道阈值来锁定所述图像中的焊缝表面特征区域，其中，通过公式4设置通道阈值来锁定并提取焊缝表面特征区域， 式中：Th,s,v代表HSV图像特征区域通道的阈值；Rix,y代表ROI区域像素点的像素值；Tmaxh,s,v和Tminh,s,v分别代表上、下通道阈值； 根据所述焊缝表面特征区域中的像素点集构建焊缝特征中心线数学模型，将所述焊缝特征中心线数学模型作为爬壁机器人跟踪焊缝的输入信息，其中，利用最小二乘法拟合焊缝表面特征区域的平面像素点集array[[x1,y1]],[[x2,y2]]......[[yn,yn]]，从而形成焊缝特征中心线数学模型，
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