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龙图腾网获悉江苏东晟辉科技开发有限公司申请的专利一种基于表面缺陷图像的木材内部节子形态预测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：CN116612097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310611280.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于表面缺陷图像的木材内部节子形态预测方法及系统是由张怡卓;蒋大鹏;于慧伶;张泽冰设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于表面缺陷图像的木材内部节子形态预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明一种基于表面缺陷图像的木材内部节子形态预测方法与系统，涉及原木节子缺陷检测领域，为解决木材上、下表面的椭圆形节子会发生扭曲、畸变，导致以节子边缘为顶点，拟合的直线无法相交、顶点难以确定，给图像反演带来困难，现有木板材节子缺陷反演方法复杂、成本高问题。利用WGAN扩充数据集，提高数据集有效性，增强模型识别能力；利用YOLO网络对板材缺陷检测，仅需对图片简单处理就可完成对图像的识别；获取顶点坐标集，针对椭圆长短轴比例偏差造成边缘直线不相交、顶点难以确定的问题，提出排除干扰点的密度聚类方法定位顶点；最后，根据底面椭圆与顶点位置信息反演节子在实木板材中的形态，具有成本低、利于实现的特点。

本发明授权一种基于表面缺陷图像的木材内部节子形态预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于表面缺陷图像的木材内部节子形态预测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、选取上下表面均带有节子的板材，采集板材的上、下面缺陷图像，通过对采集的图像进行翻转、仿射变换、亮度和保护度的调整以及噪声增加的方式进行传统数据扩充，再采用WGAN网络进行训练，利用WGAN生成的数据进一步扩充数据集，再用YOLO算法提取实木板材节子缺陷边缘轮廓及位置坐标； S2、获取拟合椭圆参数，计算出上下面拟合椭圆间的角度偏差； S3、利用S2步骤获取的椭圆参数，构建椭圆参数整定神经元网络模型，网络输出为上、下椭圆长轴共面信息坐标； S4、对比上、下面椭圆长轴信息，选择大椭圆为节子锥体形态底座； S5、使用上、下椭圆的对应点直线与长轴面相交的方法获取模型顶点坐标数据集； 包括， 以椭圆长轴点为起始点，每隔10°-15°，将两椭圆对应角度的边缘点连接形成边缘线，共形成22条边缘线，但不包含两长轴点；椭圆角度校正后，边缘线与长轴面的交点为椎体顶点，得到顶点坐标数据集； S6、使用密度聚类算法对S5形成的多个交点进行聚类处理，对聚类数量少的类别视为噪声点并进行去除； S7、处理顶点数据集，使用加权平均获取较为精确的锥体顶点坐标； S8、利用底面椭圆与锥点数据预测节子在实木板材内部缺陷位置及形态。

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