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龙图腾网获悉宝鸡昂迈威金属科技股份有限公司申请的专利基于机器视觉的钛合金环件表面微裂纹缺陷检测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：CN121504929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610036454.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的钛合金环件表面微裂纹缺陷检测系统是由刘永开设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的钛合金环件表面微裂纹缺陷检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及精密制造无损检测与机器视觉图像处理技术领域，具体为基于机器视觉的钛合金环件表面微裂纹缺陷检测系统，包括：图像采集模块，获得待处理图像数据集；流形校准模块，获取背景纹理的主方向场，将待处理图像数据集变换为纹理流对齐的规范空间图像；稀疏分解模块，获取剪切波系数，分解为低秩分量矩阵与稀疏分量矩阵；重构判别模块，生成微裂纹缺陷分布图，得到残差图像，生成最终缺陷分布图；自适应反馈模块，调整所述鲁棒主成分分析算法中的稀疏性约束权重；本发明有效克服了裂纹与背景纹理频率重叠导致的信号混叠问题，显著提升了强纹理背景下的检测灵敏度。

本发明授权基于机器视觉的钛合金环件表面微裂纹缺陷检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的钛合金环件表面微裂纹缺陷检测系统，其特征在于，包括： 图像采集模块，用于采集目标表面的二维灰度图像数据，所述目标表面包含具有各向异性特征的背景纹理，并获得待处理图像数据集； 流形校准模块，配置为对所述待处理图像数据集执行流形空间映射，计算图像的局部结构张量以获取背景纹理的主方向场，并基于所述主方向场构建纹理校正映射，将所述待处理图像数据集变换为纹理流对齐的规范空间图像； 稀疏分解模块，配置为在所述规范空间图像中分离背景纹理与奇异特征，对所述规范空间图像执行多尺度剪切波变换以获取剪切波系数，并应用鲁棒主成分分析算法将所述剪切波系数分解为低秩分量矩阵与稀疏分量矩阵； 重构判别模块，配置为生成微裂纹缺陷分布图，对所述稀疏分量矩阵执行剪切波逆变换以重构得到残差图像，并利用张量投票算法对所述残差图像中的非连续特征进行连接增强，生成最终缺陷分布图； 自适应反馈模块，配置为根据检测质量动态调整算法参数，计算所述最终缺陷分布图的纹理缺陷对比度增益，并基于所述纹理缺陷对比度增益与预设阈值的比较结果，调整所述鲁棒主成分分析算法中的稀疏性约束权重； 稀疏分解模块包括： 变换单元，用于将所述规范空间图像映射至剪切波域，利用剪切波基函数的各向异性特性，捕捉图像在不同尺度和不同方向上的奇异性特征，生成多尺度剪切波系数； 低秩分离单元，用于识别并剥离所述背景纹理，基于所述背景纹理在剪切波域的能量集中特性，将所述剪切波系数中的重复性纹理结构约束为所述低秩分量矩阵，所述低秩分量矩阵代表规则的加工痕迹； 稀疏提取单元，用于保留所述奇异特征，基于微裂纹缺陷在剪切波域的稀疏分布特性，将所述剪切波系数中的非重复性突变结构约束为所述稀疏分量矩阵，所述稀疏分量矩阵代表潜在的裂纹信号； 稀疏分解模块还包括： 优化求解单元，用于执行凸优化迭代运算，设定目标函数为最小化所述低秩分量矩阵的核范数与所述稀疏分量矩阵的L1范数的加权和，通过交替方向乘子法求解所述目标函数，直至收敛得到最优的所述低秩分量矩阵和所述稀疏分量矩阵； 自适应反馈模块包括： 增益计算单元，用于量化检测效果，基于所述最终缺陷分布图中标识的缺陷区域与背景区域，计算缺陷区域平均灰度值与背景区域平均灰度值的比值，生成所述纹理缺陷对比度增益； 闭环控制单元，用于执行参数修正逻辑：若所述纹理缺陷对比度增益低于所述预设阈值，判定为背景纹理抑制不彻底，此时增大所述稀疏性约束权重并指令所述稀疏分解模块重新计算；若所述纹理缺陷对比度增益高于或等于所述预设阈值，判定检测结果信噪比符合要求，输出所述最终缺陷分布图。

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