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龙图腾网获悉成都飞机工业(集团)有限责任公司申请的专利一种飞机智能制造结构件特征面片的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：CN116843958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310750091.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种飞机智能制造结构件特征面片的识别方法是由喻志勇;曾德标;高鑫;王鹏程;王斌利;唐李;黄思思设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞机智能制造结构件特征面片的识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种飞机智能制造结构件特征面片的识别方法，对截取的飞机结构件图像进行图像预处理，得到粗识别的训练样本与预测样本；进行粗识别模型训练以及样本预测，输出粗识别结果。针对粗识别数据，处理得到精识别的训练样本与预测样本；进行精识别模型训练以及样本预测，输出精确识别结果。针对精确识别结果，进行精确结果信息原图映射与特征向量构建。基于特征向量设计度量向量，对附属面片进行判断；识别附属面片，并基于步骤S100保存的TAG值找到对应面片的标号信息，将识别的结果属性信息添加到三维模型中并进行显示。本发明可实现飞机结构件自动化程编面片在任意视角下类别属性特征的识别判断，具有较好的实用性。

本发明授权一种飞机智能制造结构件特征面片的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种飞机智能制造结构件特征面片的识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S100：设计飞机结构件图像的显示模式，并截取获得不同视角下的飞机结构件图像，保存每一张图像对应的TAG值； 步骤S200：对截取的图像进行图像预处理，得到粗识别的训练样本与预测样本；所述步骤S200包括以下步骤： 步骤S210：新建一副同获取的结构件图像同尺寸单色道的空白图像image_dst，获取结构件图像中每一位置像素点的灰度值，并对image_dst相同位置的像素点灰度值变换； 步骤S220：对图像中所有的像素点进行处理，然后对image_dst进行操作： 其中， colums和rows分别表示图像具有的列数与行数； x和y分别表示图像的列数与行数； hR表示在image_dst图像中R颜色空间在x,y位置对应的数值； maxr表示设定的最大灰度值数； 步骤S230：曲线变换处理： image_dstx,y-kerneleight＝{min→resultx+x′,y+y′x′,y′:kerneleightx′,y′≠0} 其中，image_dstx,y表示变换处理图像； kerneleight表示8邻域变换因子； resultx,y表示图像中在x,y位置处理后的像素值； x′,y′分别表示图像的列数与行数的位置偏移量； 步骤S240：对image_dst图像中特征曲线进行标准处理，使曲线的沿着任一点的法线矢量方向的厚度相同； 步骤S300：进行粗识别模型训练以及样本预测，输出粗识别结果； 步骤S400：针对粗识别数据，处理得到精识别的训练样本与预测样本；所述粗识别结果包含了图像对应的识别特征总数result_all以及各个特征对应的坐标数据pointx,y；对粗识别结果进行坐标区域映射与变换处理并获取子面片特征图像，以得到精识别的训练样本与预测样本； 所述步骤S400包括以下步骤： 步骤S410：对粗识别数据进行变换预处理，读取每一个粗识别结果区域Rresult，矩形框区域Rresult的左上角位置点与右下角位置的坐标分别为Pointl-result与Pointr-result，变换处理后样本的新坐标如下： Pointl-result-newx,y→Pointl-resultx-prox-round≥0，Pointl-resulty-proy-round≥01 Pointr-result-newx,y→Poinr-resultx+prox-round＜cols，Pointr-resulty+proy-round＜ rows2 其中，Pointl-result-newx,y、Pointr-result-newx,y分别表示处理后结果框的左上角位置点、右下角位置点对应的新坐标位置，且对应的数值为正整数； prox-round与proy-round分别表示x、y变换处理的尺度； cols与rows分别表示image_dst图像的列数与行数； 步骤S420：基于变换得到的新坐标数据，在image_dst图像中基于坐标映射的位置截取矩形子图像，图像的大小与处理后的矩形区域尺寸保持一致，批处理将图像中所有的矩形区域进行截取，并对子图像{image1、image2、…imageN}进行保存； 步骤S430：对截取的子图像进行变换处理，从左上角的为起始逆时针开始计数，分别得到每个子图像的角点坐标P1x,y、P2x,y、P3x,y、P4x,y；以每个子图像的角点坐标P1x,y、P2x,y、P3x,y、P4x,y为锚点，采用迭代的方式分别搜索同每一个锚点在1像素单位距离像素点灰度值相等的点，并对其灰度重新赋值hrx,y＝numbr1、hgx,y＝numbg1、hbx,y＝numbb1； 其中，hrx,y、hgx,y、hbx,y分别表示imageN图像中在x,y位置像素r、g、b通道对应的特征数值； numbr1、numbg1、numbb1分别为设定的在r、g、b通道判断的数值； 步骤S440：基于灰度差异不同方式给子图像imageN非边缘区域之外的独立区域添加随机灰度标签信息； 步骤S450：对子图像非边缘区域之外的独立区域添加随机灰度标签信息后，读取子图像中存在的具有除maxr、maxg、maxb、numbr1、numbg1、numbb1不同灰度像素的类型数量numgray，以及对应的成组灰度值gray1R、gray1G、gray1B、gray2R、gray2G、gray2B、…grayNR、grayNG、grayNB； 其中：maxr、maxg、maxb分别表示子图imageN任意轮廓线在r、g、b颜色空间对应的数值； numbr、numbg、numbb分别为设定的在r、g、b通道判断的数值； grayR、grayG、grayB分别表示不同灰度像素区域在r、g、b颜色空间具体对应的数值； 步骤S460：分别读取子图像中每一像素点灰度值，并新建与之大小相同的对应标号的空白图像image_new，空白图像image_new的初始颜色为白色，基于读取的像素点x，y灰度值是否属于成组灰度值，在image_new图像中的x，y位置给像素添加新的灰度信息，同时成组灰度值，对应得到图像image_new1-1、image_new1-2、…image_new1-n； 步骤S470：每一个子图像处理后，获得若干仅含有一个封闭区域的图像： 其中，N表示存在的子图数量， n表示在子图中除灰度值为max、max、max、numbr1、numbg1、numbb1对应的封闭区域的数量； 步骤S500：进行精识别模型训练以及样本预测，输出精确识别结果； 步骤S600：针对精确识别结果，进行精确结果信息原图映射与特征向量构建；所述步骤S600包括以下步骤： 步骤S610：将精确识别结果表示为File_numb_Lx_Ly_Rx_Ry.png， 其中，File为判断头命名； numb表示截图的数量； Lx与Ly分别表示从原图中粗识别截取的预测图像对应的左上角x值与y值，即左上角行值与列值； Rx与Ry分别表示从原图中粗识别截取的预测图像对应的右下角x值与y值，即左上角行值与列值； 在识别的所有结果图像File_numb_Lx_Ly_Rx_Ry.png中，对识别的圆柱面采用numbr2、numbg2、numbb2的标注法，对应的数值与r、g、b对应；而识别的底角面采用numbr3、numbg3、numbb3的标注法；将标注的结果基于numb与image1、image、…imageN对应的图像，以及在图像中对应的数值Lx、Ly、Rx、Ry对图像进行上色； 步骤S620：在上色的图像中，分别对灰度值为numbr2、numbg2、numbb2与numbr3、numbg3、numbb3的特征面片计算其聚类中心； 步骤S630：将灰度值为numbr2、numbg2、numbb2面片聚类中心centern_zx,y与其最近邻灰度值为numbr3、numbg3、numbb3面片聚类中心centern_dx,y连线，以centern_zx,y为起始13长度位置的点的坐标为centern_13x,y； 步骤S640：为图像中最近邻成对点坐标centern_dx,y与centern_13x,y构建有向向量，向量的起点为centern_13x,y，端点为centern_dx,y；计算向量的法矢方向，分别记为与-在X轴方向单位向量可表示为： i_shiliang＝centern_13x-centern_dxsqrtcentern_13x-centern_dx*centern_13x-centern_dx+centern_13y-centern_dy*centern_13y-centern_dy7 在Y轴方向单位向量可表示为： j_shiliang＝centern_13y-centern_dysqrtcentern_13x-centern_dx*centern_13x-centern_dx+centern_13y-centern_dy*centern_13y-centern_dy8 法向矢量可表示为： 步骤S700：基于特征向量设计度量向量，对附属面片进行判断； 步骤S800：识别附属面片并基于步骤S100保存的TAG值找到对应面片的标号信息，将识别的结果属性信息添加到三维模型中并进行显示。

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