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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于机器视觉的油管平磨质量检测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：CN115456949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210965187.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的油管平磨质量检测方法是由撒继铭;宋宇烟;张学成;罗怡杰;胡江宇;曾国祥设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的油管平磨质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的油管平磨质量检测方法，解决人工目检存在的问题，实现油管平磨质量检测自动化。首先读取用于质量检测的油管平磨端面样本图像，然后进行失真度检测，筛除失真样本，通过滤波去噪、图像增强、阈值分割和形态学处理这四个操作完成对未失真样本的预处理，再提取针对油管平磨端面样本的几何特征，形成特征向量组，并进行归一化处理，最后使用训练好的SVM分类器对合格、缺损和截断这三种样本进行分类，即可实现油管平磨的质量检测。本发明具有检测效率和检测准确率高的优点，用于汽车发动机油管生产厂家油管平磨质量的检测。

本发明授权一种基于机器视觉的油管平磨质量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的油管平磨质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，采集油管平磨端面样本图像，截取出以油管为中心的ROI，以减少冗余信息，提高运算效率； 步骤2，对截取ROI后的图像进行基于区域生长思想的去除白边操作，以消除采集过程中出现的大范围噪声，并通过旋转、翻转和尺度变换的操作扩充样本，形成用于质量检测的样本集； 步骤3，读取样本集中的图像，利用Sobel算子水平方向的梯度值来进行失真度检测，以筛除失真样本； 步骤4，对未失真样本图像进行预处理，包括滤波去噪、图像增强、阈值分割和形态学处理这四个操作，进一步提高图像质量，便于提取有效特征； 步骤5，预处理完成后，从图像中提取针对油管样本的几何特征，形成特征向量组，并进行归一化处理； 步骤6，根据归一化后的特征向量组训练SVM分类器，并进行基于网格搜索的五维联合参数优化，以获取最优参数，提高分类准确率； 步骤6中所述基于网格搜索的五维联合参数优化的具体实现包括以下步骤： 步骤6a，基于网格搜索的五维联合参数优化的对象包括高斯滤波参数组Gau、训练SVM分类器时的参数C和Gamma、以及优化参数C和Gamma时使用的对数步长logStep和k折交叉验证的样本划分数k； 步骤6b，确定Gau、C、Gamma、logStep和k的取值范围，构建五维联合参数网格； 步骤6c，计算网格每一组参数对应的平均预测准确率，不断更新最高平均准确率，并记录最高平均准确率对应的参数组，直至迭代全部完成，输出最优参数组； 步骤7，使用训练好的SVM分类模型对样本进行分类，包括合格、缺损和截断三种类型，从而实现油管平磨质量的检测。

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