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龙图腾网恭喜西安威而信精密仪器有限公司申请的专利一种基于机器视觉的磨齿齿面粗糙度测量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：CN119559229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202510113523.5，技术领域涉及：G06T7/45；该发明授权一种基于机器视觉的磨齿齿面粗糙度测量方法是由王轲;柳金星;张培国;张瑞华;马丽霞;洪朋月设计研发完成，并于2025-01-24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磨齿齿面粗糙度测量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磨齿齿面粗糙度测量方法，涉及磨齿加工质量检测技术领域，对多角度齿面图像进行灰度化处理，获取多角度齿面灰度图像，将多角度齿面灰度图像中每个像素点划分为第一特征点和无特征点；对各个无特征点进行区域聚类，获取若干局部区域，进行多角度齿面灰度图像的自适应高斯滤波操作；对去除噪声后的多角度齿面灰度图像中各个角度齿面灰度图像进行特征点提取，随后对各个角度齿面灰度图像进行特征点匹配，将各个角度齿面灰度图像进行拼接，生成完整齿面灰度图像；构建齿面粗糙度测量模型，对完整齿面灰度图像进行纹理特征提取，获取完整齿面灰度图像的齿面粗糙值，显著提高齿面粗糙值测量的精确性和效率。

本发明授权一种基于机器视觉的磨齿齿面粗糙度测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的磨齿齿面粗糙度测量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1：获取待测磨齿的多角度齿面图像，对多角度齿面图像进行灰度化处理，将多角度齿面图像转换为多角度齿面灰度图像，对多角度齿面图像进行像素点能量分析，将多角度齿面灰度图像中每个像素点划分为第一特征点和无特征点；对多角度齿面图像进行像素点能量分析，将多角度齿面灰度图像中每个像素点划分为第一特征点和无特征点的过程包括：获取多角度齿面灰度图像中每个像素点的局部方差；利用灰度共生矩阵技术构建每个像素点的灰度共生矩阵，对每个像素点的灰度共生矩阵进行特征提取，获取每个像素点的能量，预设能量上限阈值，将每个像素点的能量与能量上限阈值进行比较，将能量大于能量上限阈值的像素点标记为第一特征点，将能量小于等于能量上限阈值的像素点标记为无特征点；步骤s2：对各个无特征点进行区域聚类，获取若干局部区域，根据各个局部区域的平均局部方差以及各个无特征点和第一特征点的局部方差，进行多角度齿面灰度图像的自适应高斯滤波操作，获取去除噪声后的多角度齿面灰度图像；选择一无特征点，将无特征点的局部方差与其他无特征点的局部方差进行比较，获取无特征点与其他无特征点之间的局部方差差值，将局部方差差值与预设局部方差差值阈值进行比较，将局部方差差值小于等于局部方差差值阈值的其他无特征点与无特征点合并成一个局部区域，重复上述步骤，直至所有无特征点均被合并至局部区域内；根据各个局部区域包括的各个无特征点的局部方差，获取各个局部区域的平均局部方差；步骤s3：对去除噪声后的多角度齿面灰度图像中各个角度齿面灰度图像进行特征点提取，随后对各个角度齿面灰度图像进行特征点匹配，将各个角度齿面灰度图像进行拼接，生成完整齿面灰度图像；这一过程中，通过Hessian矩阵确定第二特征点，利用Haar小波响应构建特征描述子向量，再基于欧式距离进行特征点匹配，建立精准的匹配对；步骤s4：构建齿面粗糙度测量模型，对完整齿面灰度图像进行纹理特征提取，获取完整齿面灰度图像的齿面粗糙值。

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