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龍圖騰網恭喜寶雞市瑞和機械制造有限公司申請的專利基于機器視覺的頂驅鉆井異常檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119991674B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510473367.3，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于機器視覺的頂驅鉆井異常檢測方法及系統是由沈毅;侯領娣;梁天植設計研發完成，并于2025-04-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器視覺的頂驅鉆井異常檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像數據處理技術領域，尤其涉及基于機器視覺的頂驅鉆井異常檢測方法及系統。方法包括：實時獲取頂驅鉆井的當前作業圖像內所有像素點的灰度值；構建每個像素點的參考塊，將任一像素點記為目標像素點，將目標像素點的參考塊記為目標塊，選取多個參考塊作為目標塊的鄰域塊；確定鄰域塊的噪聲值；確定目標像素點的重要度；確定鄰域塊的權重優化因子與優化權重；利用非局部均值濾波算法對當前作業圖像去噪，再通過訓練后的深度學習模型進行異常檢測。本發明通過引入鄰域塊與參考塊之間的圖像特征差異分析，優化非局部均值濾波算法的權重計算，可以顯著提高頂驅鉆井的作業圖像的去噪精度，進而提升異常檢測的準確度。

本發明授權基于機器視覺的頂驅鉆井異常檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于機器視覺的頂驅鉆井異常檢測方法，其特征在于，包括：實時獲取頂驅鉆井的當前作業圖像內所有像素點的灰度值；以每個像素點為中心，以預設的長度為邊長，構建每個像素點的參考塊，將任一像素點記為目標像素點，將目標像素點的參考塊記為目標塊，基于其余參考塊與目標塊內像素點的灰度均值差異，選取多個參考塊作為目標塊的鄰域塊，根據鄰域塊內像素點的灰度值的極差與次極差，確定鄰域塊的噪聲值；基于目標像素點的相鄰像素點在當前作業圖像之前的若干作業圖像中的灰度值的變化情況，獲取目標像素點的像素線與目標像素點的多個參考點，包括：以目標像素點為中心向左右兩側延伸，左右兩側的像素點分別響應于所屬側連續多個像素點與當前作業圖像之前的若干作業圖像內對應像素點的灰度值均相同，終止該所屬側延伸；延伸后的像素點不包含導致所述終止該所屬側延伸的所述連續多個像素點；若一直不滿足終止條件，則當延伸至當前作業圖像內位于邊界的像素點時，自動終止；當左右兩側延伸均終止時，以目標像素點及延伸后的像素點構成目標像素點的像素線；將目標像素點的上下兩側相鄰的多個像素點作為參考點，同理得到參考點的像素線；根據目標像素點與當前作業圖像之前的若干作業圖像內對應像素點的灰度值的絕對差值的均值、以及目標像素點的像素線與每個參考點的像素線的長度之差，確定目標像素點的重要度，滿足關系式： ；式中，為像素點的重要度；為像素點與當前作業圖像之前的若干作業圖像內對應像素點的灰度值的絕對差值的均值；為像素點的參考點的數量；為像素點的像素線的長度；為像素點的第個目標參考像素線的長度，所述目標參考像素線的長度是像素點的參考點的像素線的長度；為標準歸一化函數，為絕對值符號；將參考塊內所有像素點的重要度的均值記為參考塊的位置重要度；根據目標像素點的參考塊的位置重要度，以及鄰域塊的噪聲值與鄰域塊的位置重要度，確定鄰域塊的權重優化因子；根據所述權重優化因子，以及鄰域塊到目標塊的歐氏距離，確定鄰域塊的優化權重；基于所述優化權重，利用非局部均值濾波算法對當前作業圖像進行去噪，再通過訓練后的深度學習模型對去噪后的當前作業圖像進行異常檢測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人寶雞市瑞和機械制造有限公司，其通訊地址為：721013 陜西省寶雞市高新開發區馬營鎮郭家村鈦城路36號院內；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。