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龍圖騰網(wǎng)恭喜陜西銀漢空天科技有限公司申請的專利基于X光圖像的航空發(fā)動機零部件缺陷檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119693369B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510205984.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)基于X光圖像的航空發(fā)動機零部件缺陷檢測方法是由索文韜;林大凱;梁鍵;田思凡設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于X光圖像的航空發(fā)動機零部件缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及缺陷檢測領(lǐng)域，尤其涉及基于X光圖像的航空發(fā)動機零部件缺陷檢測方法，方法包括：獲取零部件的X光圖像，將X光圖像分割為多個子區(qū)域；計算每個子區(qū)域的最佳伽馬值，利用最佳伽馬值對每個子區(qū)域進行伽馬變換得到最佳X光圖像，將最佳X光圖像輸入至預(yù)設(shè)的檢測模型內(nèi)得到零部件缺陷的類型。本發(fā)明能夠提高零部件缺陷檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于X光圖像的航空發(fā)動機零部件缺陷檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于X光圖像的航空發(fā)動機零部件缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取零部件的X光圖像，將X光圖像分割為多個子區(qū)域；計算每個子區(qū)域的最佳伽馬值，利用最佳伽馬值對每個子區(qū)域進行伽馬變換得到最佳X光圖像，將最佳X光圖像輸入至預(yù)設(shè)的檢測模型內(nèi)得到零部件缺陷的類型；其中，子區(qū)域的最佳伽馬值的計算方法為：對子區(qū)域中像素點進行二分類得到第一類別和第二類別；對子區(qū)域中像素點進行二分類得到第一類別和第二類別的方法為：對每個像素點構(gòu)建特征向量，特征向量的表達(dá)式為： ；其中，表示子區(qū)域內(nèi)的第個像素點的特征向量，表示子區(qū)域內(nèi)的第個像素點的灰度值，表示子區(qū)域內(nèi)的最大灰度值，表示子區(qū)域內(nèi)的最小灰度值，表示第個像素點在子區(qū)域內(nèi)所處的列數(shù)，表示第個像素點在子區(qū)域內(nèi)所處的行數(shù)；對像素點的特征向量進行聚類得到第一類別和第二類別；將第一類別中像素點與第二類別中像素點的最長交界線作為分割線；計算二分類的合理性，合理性表征二分類結(jié)果的準(zhǔn)確性；計算子區(qū)域內(nèi)分割線的梯度方向一致性和延續(xù)性，延續(xù)性和一致性正相關(guān)；最佳伽馬值的表達(dá)式為： ；式中，γ表示子區(qū)域的最佳伽馬值，W表示子區(qū)域中第一類別和第二類別的合理性，Y表示子區(qū)域中分割線的梯度方向一致性，G表示子區(qū)域中分割線的延續(xù)性，表示子區(qū)域中像素點灰度值的均值，表示子區(qū)域中像素點灰度值的中位數(shù)，p表示預(yù)設(shè)的第一超參數(shù)，表示預(yù)設(shè)的第二超參數(shù)。

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