CN119741303A 一种叶片铸件智能检测方法及系统_第1页
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(12)发明专利申请(21)申请号202510260755.3(22)申请日2025.03.06(54)发明名称(57)摘要获取叶片铸件红色通道灰度图、绿色通道灰度图和获取叶片铸件红色通道灰度图、绿色通道灰度图和蓝色通道灰度图通过像素点与对应的8邻域之间的灰度差异得到该像素点的突变性以叶片铸件红色通道灰度图中像素点为中心构建该像素点的局部范围，使用大津阈值法对像素点局部范围中的突变性进行划分得到疑似灰尘点，通过疑似灰尘点之间的欧氏距离得到各疑似灰尘点的局部密分别计算像素点在红色通道灰度图、绿色通道灰度图和蓝色通道灰度获取该像素点在绿色通道灰度图和蓝色通道灰度图中的干扰程度，计算像素点在各通道灰度图的权重，将各通道灰度图的权重对像素点在通道灰度图中的灰度值的加权和值，记为该像素点的目标灰度值根据各像素点的目标灰度值对叶片铸件图像进行灰度化后，使用大津闽值法进行分割，得到叶片铸件图像检测结果234一种叶片铸件智能检测方法及系统56附图说明789获取叶片铸件红色通道灰度图、绿色通道灰度图和蓝色通道灰度图获取叶片铸件红色通道灰度图、绿色通道灰度图和蓝色通道灰度图通过像素点与对应的8邻域之间的灰度差异得到该像素点的突变性以叶片铸件红色通道灰度图中像素点为中心构建该像素点的局部范围，使用大津阈值法对像素点局部范围中的突变性进行划分得到疑似灰尘点，通过疑似灰尘点之间的欧氏距离得到各疑似灰尘点的局部密度图中的干扰程度获取该像素点在绿色通道灰度图和蓝色通道灰度图中的干扰程度，计算像素点在各通道灰度图的权重，将各通道灰度图的权重对像素点在通

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