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龍圖騰網恭喜太原理工大學申請的專利基于圖像的零件表面粗糙度支持向量機檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113989233B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111262722.0，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于圖像的零件表面粗糙度支持向量機檢測方法及系統是由田建艷;董良振;魏萬珍;高云松;郭恒寬;楊勝強設計研發完成，并于2021-10-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于圖像的零件表面粗糙度支持向量機檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于圖像的零件表面粗糙度支持向量機檢測方法及系統，包括以下步驟：通過零件表面圖像采集系統采集零件表面各區域圖像；對零件圖像進行圖像預處理；利用像素分量作比相加法將零件表面圖像轉為灰度圖像，使用高斯窗口進行濾波處理；基于灰度共生矩陣提取圖像的能量、熵、慣性矩、相關性這四種紋理特征，并對它們分別求取均值和方差生成8維特征向量作為支持向量機的輸入；支持向量機檢測模型輸出粗糙度值；零件表面粗糙度可進行全面非接觸式測量，解決了提取圖像特征過程中采樣隨機以及提取的特征無法有效區分不同粗糙度等級零件的問題，大大提高了非接觸式檢測零件表面粗糙度的檢測精度。

本發明授權基于圖像的零件表面粗糙度支持向量機檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于圖像的零件表面粗糙度支持向量機檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1利用零件表面劃分方法將零件表面劃分為合適區域，通過零件表面圖像采集系統采集零件表面各區域圖像；S2對零件圖像進行圖像預處理；利用像素分量作比相加法將零件表面圖像轉為灰度圖像，使用高斯窗口進行濾波處理；所述像素分量作比法的過程如下：1基于采集的圖像，沿垂直于圖像紋理方向等距離標定像素點X，并得到該點像素值的紅色R、綠色G、藍色B分量；2將像素分量B與R、B與G作比后相加，并將歸一化后的值作為該點的新像素值，其公式如下：像素分量作比相加法其中，Ri,j，Bi,j，Gi,j分別為零件表面圖像中坐標為i,j的像素點的R，G，B分量值；S3基于灰度共生矩陣提取圖像的能量、熵、慣性矩、相關性這四種紋理特征，并對它們分別求取均值和方差生成8維特征向量作為支持向量機的輸入；S4支持向量機檢測模型輸出粗糙度值，通過上位機界面顯示零件表面粗糙度值檢測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人太原理工大學，其通訊地址為：030024 山西省太原市迎澤西大街79號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。