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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利一种复杂表面损伤区域识别分割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：CN120047466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510137208.6，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种复杂表面损伤区域识别分割方法是由王晨阳;李修烨;杨波设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂表面损伤区域识别分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于表面损伤定位方法技术领域，尤其涉及一种复杂表面损伤区域识别分割方法。包括如下步骤：获取包含不同程度的复杂表面损伤的图像，基于PP‑OCRv4与Lama模型协同训练的文字区域定位与图像修复协同；运用形态学开运算去除小的孤立噪声点和连接的细小部分，运用边缘检测技术能捕捉损伤边缘，保留有价值的损伤信息；采用固定阈值法，设定特定灰度值范围对图像进行二值化处理，确定损伤区域与正常区域。本申请提供一种创新且精确的基于深度学习的方法，用于评估复杂表面的损伤，通过综合运用先进的深度学习模型实现从图像采集到损伤比例计算和结果记录的全流程自动化评估，旨在为复杂表面的维护和保障提供科学、高效且准确的评估手段。

本发明授权一种复杂表面损伤区域识别分割方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂表面损伤区域识别分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.数据收集，具体是指获取包含不同程度的复杂表面损伤的图像，复杂表面损伤是指包括磨损、腐蚀、裂纹、变形之中至少一种损伤的表面； 步骤2.基于PP‑OCRv4 与 Lama 模型协同训练的文字区域定位与图像修复协同；具体包括B1~B3： B1、将预处理后的图像输入 PP‑OCRv4 模型检测出图像中的文字区域位置信息，转B2； 所述PP‑OCRv4模型是基于两阶段的OCR模块，包括文本检测模块和文本识别模块两部分，其中文本检测模块基于DB算法建立，文本识别模块基于CRNN网络建立，在文本检测模块和文本识别模块之间添加文本方向分类器以应对不同方向的文本识别； B2、依据 PP‑OCRv4 提供的文字位置信息，确定需要修复的文字区域，利用Lama 模型对检测到的文字区域进行修复，转B3； 所述Lama模型直接调用Lama模型标准数据集并使用places2,places challenge模型进行训练，同时采用添加自定义数据集的方式，通过实际拍摄获取真实数据，对模型进行二次训练；同时引入感知损失函数,感知损失函数分别将真实图像和生成图像输入预训练的VGG19网络对模型训练结果进行评价；感知损失函数可表示为：； 其中,x是输入图像,y是目标图像,Fix和Fiy分别表示它们在VGG19网络中第i层的特征表示,N是特征层数； B3、使用 PP‑OCRv4 模型对修复后的区域进行检查，查看是否仍有残留文字，若存在残留文字，重复B1和B2步骤，直至图像中文字干扰被消除； 步骤3.图像信息处理，具体是指运用形态学开运算去除小的孤立噪声点和连接的细小部分，运用边缘检测技术能捕捉损伤边缘，保留有价值的损伤信息； 步骤4.损伤区域切割采用固定阈值法，设定特定灰度值范围对图像进行二值化处理，确定损伤区域与正常区域。

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