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龙图腾网获悉苏州立构机器人有限公司申请的专利用于O型圈尺寸测量和外观检测的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：CN119919410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510405607.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权用于O型圈尺寸测量和外观检测的方法是由张超毅;赵晓帅;洪健设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于O型圈尺寸测量和外观检测的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于O型圈尺寸测量和外观检测的方法，通过图像预处理、进行感兴趣区域的分割、边缘提取与中心点确定等方式来进行O型圈的尺寸测量。之后，进行外观检测，分别进行边缘型缺陷检测、内部缺陷检测，随后进行结果融合与筛选。由此，可实现高精度的测量，适应不同类别的O型圈，及时发现存在的缺陷，满足毛刺、毛边等边缘缺陷检测。并且，内部缺陷检测采用深度学习算法，通过数据准备、模型训练和模型优化等步骤，能够准确识别缺胶、杂质、破损、断裂等内部缺陷。

本发明授权用于O型圈尺寸测量和外观检测的方法在权利要求书中公布了：1.用于O型圈尺寸测量和外观检测的方法，其特征在于包括以下步骤： 首先，进行O型圈的尺寸测量，包括， 步骤一，图像预处理， 采用高分辨率工业相机垂直拍摄O型圈；使用高斯滤波消除噪声，且保留边缘细节； 步骤二，进行感兴趣区域的分割， 通过固定阈值法分割O型圈与背景，生成二值图像， 通过闭运算，采用3×3的矩形核，填充内部空洞，消除微小干扰区域； 步骤三，进行边缘提取与中心点确定， 通过Canny边缘检测和形态学细化，分离O型圈的外边缘与内边缘， 基于加权质心法，定位O型圈的中心点， 步骤四，进行尺寸计算， 获取O型圈的外径与内径，分别计算外边缘和内边缘各点到中心点的欧氏距离，采用最小二乘法拟合外内边缘圆的方式，得到外径和内径数值， 采用的外径公式为， ， 其中，为外径值，为中心点坐标，为外边缘点总数，xi,yi为外边缘第i个点的坐标， 采用的内径公式为， ， 其中，为内径值，为中心点坐标，为内边缘点总数，xi,yi为内边缘第i个点的坐标； 计算线径，在O型圈的外边缘上每隔10个点采样，计算该点到内边缘的最短距离，取平均值为线径d； 所述线径d的计算公式为， ，其中M为采样点总数，为外边缘第j个点坐标，为内边缘第k个点的坐标； 之后，进行外观检测，分别进行边缘型缺陷检测、内部缺陷检测，随后进行结果融合与筛选； 所述边缘型缺陷检测的过程为，通过形态学处理后进行区域分割， 所述内部缺陷检测，包括数据准备、模型训练、模型优化， 所述结果融合为，设定几何约束，进行边缘距离计算，综合输出结果， 所述综合输出为，将边缘型缺陷检测、内部缺陷检测的结果进行合并，显示并保存缺陷位置、类型及置信度的对应数据； 所述置信度获取为将先前的检测结果进行规则合并，通过融合策略得到最终结果， 所述检测结果进行规则合并为，定义检测结果类型，包括 1）T-D双确认缺陷：边缘型缺陷检测与内部缺陷检测均检出， 2）T单检缺陷：边缘型缺陷检测检出， 3）D单检缺陷：内部缺陷检测检出， 所述融合策略包括公式， ， 对于T-D双确认缺陷，包括公式， ，其中，为深度学习模型输出的缺陷置信度，传统特征得分为，基于形态学处理和区域分割算法提取的连通域面积、长宽比特征的归一化分值； 对于单检缺陷，包括公式， ， 增设非极大值抑制，对重叠缺陷进行合并，采用改进的加权公式为， ，其中，为传统算法检测到的缺陷边界框，为深度学习模型检测到的缺陷边界框，IoU为交并比； 最终通过合并规则进行融合，所述合并规则为， 类型相同且IoU≥0.7，判定为同类缺陷，合并为一个缺陷边界框；类型不同或IoU0.3，判定为不同缺陷边界框，不合并；IoU大于等于0.3小于0.7，不合并且保留缺陷边界框。

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