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龙图腾网获悉华中科技大学;中国兵器装备集团西南技术工程研究所申请的专利一种基于铸件X射线图像的缺陷评级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：CN115908261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211295842.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于铸件X射线图像的缺陷评级方法及系统是由周建新;吴楚澔;孙晓龙;侯明君;计效园;李硕宏;夏祥生;邢志辉;章则君;殷亚军;赵祖德设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于铸件X射线图像的缺陷评级方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于铸件X射线图像的缺陷评级方法及系统，属于铸造产品质量检测领域，方法包括：对铸件X射线图像的缺陷标注框区域进行扩充，采用扩充后的缺陷标注框区域截取获取缺陷子图像；根据缺陷子图像中缺陷的尺寸和类别对缺陷子图像进行图像增强；若图像增强后的缺陷子图像中存在尺寸超过阈值的缺陷，则建立缺陷子图像对应的多维特征筛选矩阵，排除干扰区域；对缺陷子图像采用Canny算法获取缺陷的轮廓信息；将缺陷的像素面积转换为实际铸件缺陷的面积，对照评级量化体系获取缺陷等级；本发明实现了全自动化地铸件缺陷评级，克服了现有的铸件X射线图像人工评级方法评级结果不稳定、人工劳动强度大且难以提升效率的问题。

本发明授权一种基于铸件X射线图像的缺陷评级方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于铸件X射线图像的缺陷评级方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对铸件X射线图像的缺陷标注框区域进行像素扩充，再采用扩充后的缺陷标注框区域在铸件X射线图像上进行截取获取缺陷子图像； S2：根据缺陷子图像中缺陷的尺寸和类别对缺陷子图像进行图像增强； S3：若图像增强后的缺陷子图像中存在尺寸超过阈值的缺陷，则基于边缘轮廓、特征分布和面积阈值建立缺陷子图像对应的多维特征筛选矩阵，排除图像增强后的缺陷子图像中的干扰区域； S4：对S3处理后的缺陷子图像采用Canny算法进行边缘检测，采用轮廓提取函数获取缺陷的轮廓信息，计算缺陷的像素面积； S5：将缺陷的像素面积转换为实际铸件缺陷的面积，对照评级量化体系获取缺陷等级； 其中，评级量化体系的建立方法为：选取面积作为夹杂、气孔、缩孔和缩松的评级指标，根据缺陷评级参考图像，计算缺陷评级参考图像中缺陷区域像素在缺陷评级参考图像像素内的占比，计算各级缺陷的参考面积以完成评级量化体系的建立； 所述多维特征筛选矩阵为： 其中，若缺陷为夹杂或气孔缺陷，则形心距记为0；若缺陷为缩孔或缩松缺陷，则规整度记为0； 计算缺陷子图像中各区域位置的边缘曲率，若区域中存在若干超过预设曲率的边缘曲率值，则边缘曲率记为1，反之记为0； 若缺陷为夹杂或气孔缺陷，计算缺陷子图像中各区域的最小外接圆，判断各区域面积在最小外接圆中的占比，若占比小于65%，则规整度记为1，反之记为0； 若缺陷为缩孔或缩松缺陷，则计算缺陷子图像中各区域的形心位置，从中心区域开始依次计算所在区域与相邻最近一个区域的形心距离，若距离超过预设距离，则形心距记为1，反之为0； 判断各区域所在位置与扩充前图像的位置关系，若区域位置全部位于扩充前图像的外面，则位置记为1，反之为0； 判断缺陷子图像中各区域所占的面积，若所占面积小于1mm2，则面积记为1，反之为0； 通过缺陷子图像中各区域所对应的多维特征筛选矩阵，计算多维特征筛选矩阵的秩，若秩不为0，则判定对应区域为干扰区域，将干扰区域舍去；若秩为0，则判定对应区域为缺陷区域，将缺陷区域保留。

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