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龙图腾网获悉哈电发电设备国家工程研究中心有限公司;哈尔滨汽轮机厂有限责任公司申请的专利一种基于图像处理的汽轮机低压缸末级叶片裂纹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：CN116152646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310220673.7，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于图像处理的汽轮机低压缸末级叶片裂纹识别方法是由程学亮;关淳;郑宏伟;初世明;马义良;刘志德;李光磊;邵崇晖;胡炳南;卢洪涛;刘洋;张亦宁;尉坤;潘劭平;薛海亮;李洪亮;张春秀;王鑫雨设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理的汽轮机低压缸末级叶片裂纹识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像处理的汽轮机低压缸末级叶片裂纹识别方法，属于汽轮机叶片裂纹识别技术领域。解决了现有技术中汽轮机低压缸末级叶片裂纹识别方法存在的识别精度较低的问题；本发明包括以下步骤：S1.读取高速相机拍取的汽轮机低压缸末级叶片图片信息，将其转换为灰度图；S2.对灰度图进行前处理，暴露叶片内部金属区域；S3.识别出前处理后图像叶片边缘曲线，框选待识别叶片区域；S4.对暴露裂纹图像进行滤波处理，获得图像矩阵的裂纹特征；S5.确认叶片范围内裂纹特征点，对裂纹特征点进行聚类分析；S6.进行曲线拟合，判定存在裂纹的叶片。本发明有效避免了叶片边缘信息被误识，可以应用于汽轮机低压缸末级叶片裂纹识别。

本发明授权一种基于图像处理的汽轮机低压缸末级叶片裂纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的汽轮机低压缸末级叶片裂纹识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.读取高速相机拍取的汽轮机低压缸末级叶片图片信息，将其转换为灰度图； S2.对灰度图进行前处理，暴露叶片内部金属区域； S3.识别出前处理后图像叶片边缘曲线，框选待识别叶片区域； S4.对暴露裂纹图像进行滤波处理，获得图像矩阵的裂纹特征； S5.确认叶片范围内裂纹特征点，对裂纹特征点进行聚类分析； S6.进行曲线拟合，判定存在裂纹的叶片； 其中S2包括以下步骤： S21.对灰度图进行二值化处理得到二值化后的矩阵 所述S21中，二值化后的矩阵计算公式为： 其中，i＝1、2...h,j＝1、2...v，h为图像横向像素，v为图像竖向像素，表示为门限值，的取值范围为75至100； S22.对二值化后的矩阵进行闭运算、腐蚀和膨胀处理，得到膨胀后的矩阵F； 所述S22中，对矩阵进行闭运算得到闭运算后的矩阵C； 闭运算后的矩阵C表示为：； 其中，D为核，具体表示为：； 对闭运算后的矩阵C进行腐蚀处理得到腐蚀后的矩阵E； 腐蚀后的矩阵E表示为：； 其中，为腐蚀迭代次数，取值范围为10次至15次； 对腐蚀后的矩阵E进行膨胀处理得到膨胀后的矩阵F； 膨胀后的矩阵F表示为： ； 其中，为膨胀迭代次数，取值范围为10次至15次； 其中S3包括以下步骤： S31.获取膨胀后的矩阵F的边缘曲线H； S32.筛选符合判定条件的边缘曲线H； 所述S32中，边缘曲线为H可以表示为边缘曲线的向量H[c,d]，其中，c为行向量，d为列向量，对行向量c和列向量d做差分得到Δc和Δd； 叶片边缘线的判定条件为： ； 其中，行向量c横坐标中心为，列向量d纵坐标中心为，长度为l；长度l计算公式为： ； 其中，e为边缘曲线的向量H[c,d]的维度； 其中S4包括以下步骤： S41.对二值化后的矩阵进行自适应滤波处理得到自适应滤波后的矩阵L； S42.对自适应滤波后的矩阵L进行均值滤波处理得到一次均值滤波后的矩阵M，对一次均值滤波后的矩阵M进行一次方块滤波处理得到一次方块滤波后的矩阵N，对一次方块滤波后的矩阵N进行均值滤波处理得到二次均值滤波后的矩阵O； 其中S5包括以下步骤： S51.结合边缘曲线H筛选出二次均值滤波后的矩阵O中满足条件下筛选出的的向量，其中，p为行向量，q为列向量； 所述S51中，筛选条件为筛选出的向量中的点在边缘曲线H内，且该点数值小于r1，r1取值范围为10至20； S52.采用DBSCAN聚类方法筛选出裂纹特征点，将其组成的向量表示为裂纹特征点的向量，其中，r为行向量，s为列向量； 所述S52中，所述DBSCAN聚类方法中扫描半径Eps的取值范围为20至30，最小包含点数MinPts的取值范围是40至60。

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