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龙图腾网获悉标格达精密仪器(广州)有限公司申请的专利基于机器视觉与智能算法的刮板细度测试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：CN120577177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510705965.9，技术领域涉及：G01N15/0227；该发明授权基于机器视觉与智能算法的刮板细度测试方法是由周江彬;王鹏;刘伟明设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉与智能算法的刮板细度测试方法在说明书摘要公布了：本发明适用于涂料检测技术领域，提供了基于机器视觉与智能算法的刮板细度测试方法，该方法通过4K线扫相机与多角度LED光源捕捉颗粒分布图像，经高斯‑中值混合滤波、自适应阈值分割基于邻域均值或高斯加权均值计算动态阈值、亚像素边缘细化双三次插值及形态颜色纹理特征提取，区分颗粒与气泡、刮痕等干扰项，支持A法与B法双模式分析并生成颗粒分布图与形态参数报告。该方法消除人工操作误差，提升粒径≥2.5μm颗粒的识别精度，实现检测过程的自动化与数据可溯性，适用于0‑150μm量程的涂料细度检测。

本发明授权基于机器视觉与智能算法的刮板细度测试方法在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉与智能算法的刮板细度测试方法，其特征在于，所述方法包括： 通过4K线扫相机与LED光源，捕捉刮板凹槽的颗粒分布图像，并对捕捉到的刮板凹槽的颗粒分布图像进行预处理； 采用自适应阈值分割算法，结合直方图均直化与动态灰度阈值计算，对颗粒分布图进行图像前景与背景分割； 通过亚像素边缘细化与分水岭预分割，对前景与背景分割后的颗粒分布图进行处理，并标记粘连区域； 从标记后的颗粒分布图中提取颗粒与气泡的形态、颜色和纹理特征，区分真实颗粒与干扰项； 对颗粒与气泡进行计数，读取A法和B法标准生成分布图，输出形态参数与测试报告； 所述预处理中，高斯-中值混合滤波通过二维高斯函数：平滑噪声，其中是高斯函数的标准差，再通过中值滤波去除椒盐噪声，x和y表示图像中某一点的二维坐标，通常以高斯函数中心为原点，是高斯函数中的标准差参数，决定了高斯分布的离散程度，越大，高斯曲线越扁平，权重分布越分散；越小，曲线越尖锐，权重越集中于中心； 所述自适应阈值分割中，基于邻域N的均值计算阈值Tx,y=μN+C，其中，μN是邻域N内像素值的均值，C为常数邻域，N是以当前像素点x,y为中心的局部区域； 所述自适应阈值分割中，基于高斯加权均值计算，其中是高斯权重函数，用于对邻域内不同位置的像素赋予不同的权重，C为常数，N是以x,y为中心的局部窗口； 所述亚像素边缘细化采用双三次插值算法，通过一维三次函数拟合亚像素位置像素值，为灰度偏移量，为拟合系数，通过最小二乘法优化确定，t表示亚像素偏移量，取值范围为[-0.5,0.5]，将边缘定位精度提升至0.01像素。

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