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龙图腾网恭喜太原理工大学申请的专利基于图像的零件表面粗糙度支持向量机检测方法及系统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：CN113989233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202111262722.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像的零件表面粗糙度支持向量机检测方法及系统是由田建艳;董良振;魏万珍;高云松;郭恒宽;杨胜强设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像的零件表面粗糙度支持向量机检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像的零件表面粗糙度支持向量机检测方法及系统，包括以下步骤：通过零件表面图像采集系统采集零件表面各区域图像；对零件图像进行图像预处理；利用像素分量作比相加法将零件表面图像转为灰度图像，使用高斯窗口进行滤波处理；基于灰度共生矩阵提取图像的能量、熵、惯性矩、相关性这四种纹理特征，并对它们分别求取均值和方差生成8维特征向量作为支持向量机的输入；支持向量机检测模型输出粗糙度值；零件表面粗糙度可进行全面非接触式测量，解决了提取图像特征过程中采样随机以及提取的特征无法有效区分不同粗糙度等级零件的问题，大大提高了非接触式检测零件表面粗糙度的检测精度。

本发明授权基于图像的零件表面粗糙度支持向量机检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的零件表面粗糙度支持向量机检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1利用零件表面划分方法将零件表面划分为合适区域，通过零件表面图像采集系统采集零件表面各区域图像；S2对零件图像进行图像预处理；利用像素分量作比相加法将零件表面图像转为灰度图像，使用高斯窗口进行滤波处理；所述像素分量作比法的过程如下：1基于采集的图像，沿垂直于图像纹理方向等距离标定像素点X，并得到该点像素值的红色R、绿色G、蓝色B分量；2将像素分量B与R、B与G作比后相加，并将归一化后的值作为该点的新像素值，其公式如下：像素分量作比相加法其中，Ri,j，Bi,j，Gi,j分别为零件表面图像中坐标为i,j的像素点的R，G，B分量值；S3基于灰度共生矩阵提取图像的能量、熵、惯性矩、相关性这四种纹理特征，并对它们分别求取均值和方差生成8维特征向量作为支持向量机的输入；S4支持向量机检测模型输出粗糙度值，通过上位机界面显示零件表面粗糙度值检测结果。

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