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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司;中国水利水电第七工程局有限公司申请的专利基于机器视觉的减速器漏油检测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：CN120063593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202411344358.6，技术领域涉及：G01M3/04；该发明授权基于机器视觉的减速器漏油检测方法是由王萌;郭峰;程凯伦;朱珩;陈和平;张伟;周洋诗琦;王伟衡;夏芯薇设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的减速器漏油检测方法在说明书摘要公布了：一种基于机器视觉的减速器漏油检测方法，主要有四部分组成，一部分为油斑显示装置，有机油检测试纸与底座组成。其二为图像采集单元，拍摄采集减速器以及其下试纸情况的工业级相机，其三为集成图像预处理模块和yolov8模型的图像处理单元，最后是预警判定单元，通过比较连续采集图像中油斑的变化情况，当油斑面积变化超过预设阈值时，判定为异常并通过声光报警装置触发预警。在减速器底部铺设漏油检测试纸，利用工业级相机实时采集放置有试纸区域的图像，将图像传输给图像处理单元进行预处理、对油斑进行图像分割、得到油斑的位置与面积信息；通过连续图像中油斑面积的变化情况，判定是否达到预设的预警阈值，从而实现对油斑变化的实时监测与预警。

本发明授权基于机器视觉的减速器漏油检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的减速器漏油检测方法，其特征是，包括如下步骤： S1，硬件选型，选用以光源、镜头、相机、图像收集装置、图像分析装置和交互软件组成的机器视觉系统； S2，图像采集，在减速器上方架设两台相机，相机与应用环境中其他运动机构无干涉，视野清晰无遮挡；从正面采集底部检测试纸是否有机油滴落以及油斑产生，从后方辅助采集图像检测油斑面积变化是否异常； S3，灰度处理，采用基于颜色特征的灰度处理提升获取的图像质量； S4，图像滤波，采用高斯滤波进行图像预处理，去除噪声，同时保留图像的边缘和其他重要特征； S5，图像均值化，采用预处理技术，减小图像数据的均值，使图像特征具有零均值和单位方差，从而加速训练过程并提高模型的收敛速度； S6，图像分割，采用yolov8对图像中的每个像素点进行分类，以识别出特定的对象实例； S7，油斑提取，从yolov8的输出中提取油斑区域的掩膜后，使用OpenCV的findContours函数检测油斑区域的轮廓，并使用contourArea函数计算轮廓的面积； S8，图像预处理，进行一系列预处理，减少各种影响因素的干扰；包括基于颜色特征的灰度处理、图像滤波和图像均值化； S9，特征识别与后处理，采用yolov8进行的目标检测和实例分割模型，提供快速而准确的预测，识别图像中的物体类别和位置，生成每个物体的分割掩码，即像素级别的标签；该标签包括加载yolov8模型、图像检测、提取图像掩码、轮廓检测和油斑面积提取； S10，漏油异常报警，利用yolov8模型进行图像分割而后通过opencv获取图像的面积变化信息，检测的视觉信息传入到工控机并通过西门子PLC控制报警器报警。

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