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龙图腾网获悉广东大唐国际潮州发电有限责任公司;哈尔滨汽轮机厂有限责任公司申请的专利一种汽轮机低压缸末级叶片边缘磨损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：CN119741324B 。

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：202411851896.4，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种汽轮机低压缸末级叶片边缘磨损识别方法是由沈圣;程学亮;刘洋;邵崇晖;马义良;关淳;田旺;闪志刚;廖方华;李永俊;杨冰;江进强;吕天昊;王晟昱;张亦宁;李洪亮;李光磊;赵洪羽;张春秀;梁天赋设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽轮机低压缸末级叶片边缘磨损识别方法在说明书摘要公布了：本申请的一种汽轮机低压缸末级叶片边缘磨损方法包括，获取汽轮机末级叶片的图片信息，并将其转换为灰度图；对灰度图进行方块滤波、梯度计算等处理；求取叶片的边缘曲线和凸包线，计算形心；计算形心与边缘曲线和凸包线形成的距离和角度序列；使用滤波和极值筛取的方式获得边缘曲线起点序列号和筛选边缘曲线终点序列号；获取边缘曲线以及凸包线和形心组成的第一封闭曲线坐标序列和第二封闭曲线坐标序列；通过高斯鞋带公式最终得到边缘磨损面积，并判断边缘磨损是否达到设定的报警阈值，及时进行报警；该方法能够快速准确地对汽轮机低压缸末级叶片边缘磨损进行识别，提高识别效率，减少人力物力的投入，对电厂智慧化建设具有重要意义。

本发明授权一种汽轮机低压缸末级叶片边缘磨损识别方法在权利要求书中公布了：1.一种汽轮机低压缸末级叶片边缘磨损识别方法，其特征在于，包括： 步骤一：获取汽轮机末级叶片的图像信息，并将获得的图像信息转换为灰度图； 步骤二：得到步骤一得到的灰度图的图像矩阵R；根据图像矩阵R得到边缘曲线，根据边缘曲线得到凸包线和形心； 步骤三：根据边缘曲线、凸包线和形心计算得到夹角和距离数据，所述夹角和距离数据包括凸包线和形心的夹角序列、边缘曲线和形心的夹角序列、边缘曲线和形心的距离序列； 步骤四：对夹角和距离数据进行滤波和极值筛选得到叶片边缘起点在边缘曲线和形心的夹角序列的序列号和叶片边缘终点在边缘曲线和形心的夹角序列的序列号； 步骤五：根据得到的叶片边缘起点在边缘曲线和形心的夹角序列的序列号和叶片边缘终点在边缘曲线和形心的夹角序列的序列号对边缘曲线和形心的夹角序列和凸包线和形心的距离序列进行截取分别得到序列L1和序列L3；在序列L1后添加形心得到第一封闭曲线坐标序列；在序列L3后添加序列L1的起点、序列L1的终点和形心得到第二封闭曲线坐标序列； 步骤六：根据第一封闭曲线坐标序列通过高斯鞋带公式计算得到第一封闭面积，根据第二封闭曲线坐标序列通过高斯鞋带公式计算得到第二封闭面积，根据第一封闭面积和第二封闭面积作差得到边缘磨损面积； 步骤七：判断边缘磨损面积是否大于设定阈值，若是则进行报警； 根据图像矩阵R得到叶片的边缘曲线，根据叶片的边缘曲线得到叶片凸包线和形心包括： 步骤二五：根据图像矩阵R通过findContours函数得到叶片的边缘曲线H； H＝findContoursR,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE 其中，cv2.RETR_EXTERNAL和cv2.CHAIN_APPROX_NONE为findContours函数的参数； 步骤二六：根据叶片的边缘曲线H通过cv2.convexHull函数得到凸包线J； J＝cv2.convexHullH 步骤二七：根据叶片的边缘曲线H得到形心A[l,m]； 其中，max·为取最大值，min·为取最小值，为向上取整，c为边缘曲线行向量，d为边缘曲线列向量，l为形心的行坐标，m为形心的列坐标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东大唐国际潮州发电有限责任公司;哈尔滨汽轮机厂有限责任公司，其通讯地址为：515723 广东省潮州市饶平县柘林镇进港路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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