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龍圖騰網(wǎng)恭喜長春藍天密封技術(shù)開發(fā)有限公司申請的專利智能化金屬墊片自動化檢測分級系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119313982B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411854974.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)智能化金屬墊片自動化檢測分級系統(tǒng)及方法是由李牟;胡寶銀;李海龍;陳軍;申強;鄭英利;王洋;李博;張琪;姚丹;李嘉昕;王宇;邢樹江;汪洪艷;游茜詩;董曉賀;賀鑫;張小哲;苑立宇;牟巖峰;牟巖設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本智能化金屬墊片自動化檢測分級系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了智能化金屬墊片自動化檢測分級系統(tǒng)及方法，具體涉及金屬墊片自動化檢測領(lǐng)域，用于解決復雜缺陷檢測與流水線效率兼顧的問題，是通過綜合缺陷邊緣的幾何復雜性和能量分布不均勻性，對金屬墊片的缺陷復雜度進行精準量化，并據(jù)此進行分級。模糊信號的墊片觸發(fā)容納空間調(diào)節(jié)機制，動態(tài)調(diào)整流水線前的臨時容納空間大小，增加緩沖區(qū)域，并調(diào)節(jié)墊片間隔，確保復雜缺陷墊片獲得足夠的檢測時間和資源。檢測結(jié)束后，根據(jù)后續(xù)墊片的信號類型自動壓縮臨時容納空間，加快明確信號墊片的傳遞，保持流水線連續(xù)性。進而實現(xiàn)了復雜缺陷的精準檢測與資源分配，提升了檢測精度，保障了流水線的高效運行，降低了質(zhì)量風險。

本發(fā)明授權(quán)智能化金屬墊片自動化檢測分級系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.智能化金屬墊片自動化檢測分級方法，其特征在于，包括步驟：S1，通過圖像傳感器采集金屬墊片表面的圖像數(shù)據(jù)，應用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習算法，提取缺陷特征，分析每個墊片的缺陷復雜度，生成結(jié)構(gòu)特異性冗余指數(shù)；S2，將結(jié)構(gòu)特異性冗余指數(shù)與設(shè)定閾值進行對比，超過設(shè)定閾值的判定為模糊信號，未超過閾值的判定為明確信號；S3，對于模糊信號墊片，觸發(fā)容納空間調(diào)節(jié)機制，依據(jù)結(jié)構(gòu)特異性冗余指數(shù)動態(tài)調(diào)整流水線前的臨時容納空間，增加緩沖空間并調(diào)節(jié)墊片間隔，確保模糊信號墊片有足夠檢測時間；步驟S1包括以下內(nèi)容：S1.1，使用相關(guān)設(shè)備對每片金屬墊片的表面進行多角度掃描，獲取墊片表面的全息圖像數(shù)據(jù)；S1.2，在圖像數(shù)據(jù)采集后，先對圖像進行噪聲過濾和對比度增強；S1.3，圖像預處理完成后，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖像進行缺陷特征的自動提取；S1.4，缺陷特征提取完成后，計算獲取幾何形態(tài)特征和能量分布特征，其中，幾何形態(tài)特征包括缺陷邊緣分形維數(shù)，能量分布特征包括表面能量散度系數(shù)；其中，缺陷邊緣分形維數(shù)的獲取過程如下：使用圖像傳感器獲取金屬墊片表面的原始灰度圖像；應用各向異性擴散濾波器對圖像進行平滑處理，保留邊緣細節(jié)的同時降低噪聲；；表示各向異性擴散濾波器處理后的圖像，降低噪聲同時保留邊緣；表示預處理后的圖像；采用Marr-Hildreth邊緣檢測算法，通過拉普拉斯-高斯算子對預處理后的圖像進行卷積，提取邊緣信息，獲得邊緣響應圖像；；其中，為高斯函數(shù)；為尺度參數(shù)；表示邊緣響應圖像；使用自適應閾值將邊緣響應圖像轉(zhuǎn)換為二值的覆蓋邊緣圖像：；將覆蓋邊緣圖像放置在一個尺度為的正方形網(wǎng)格上，初始盒子尺寸為；定義一組盒子尺度，其中，直到達到最小盒子尺寸；表示盒子尺度的數(shù)量；表示的是尺度的索引，即第個盒子的尺度；對于每個尺度，計算覆蓋邊緣圖像所需的非空盒子數(shù)量，滿足以下條件：；其中，，表示第個盒子內(nèi)存在邊緣點，指邊緣覆蓋圖像的最小外接正方形區(qū)域的邊長；表示在尺度下覆蓋邊緣圖像所需的非空盒子數(shù)量；表示第個盒子的尺度，；表示在尺度下覆蓋整個邊緣圖像區(qū)域所需的總盒子數(shù)量；以為橫坐標，為縱坐標，繪制雙對數(shù)坐標系下的關(guān)系圖；使用最小二乘法對數(shù)據(jù)點進行線性擬合，擬合直線的斜率即為缺陷邊緣分形維數(shù)：；其中表示用于計算的不同盒子尺度的數(shù)量；其中，表面能量散度系數(shù)的獲取過程如下：使用梯度能量方法，通過Sobolev梯度計算墊片表面每個像素點的局部能量；具體公式為：；其中，表示圖像在位置的局部能量，基于圖像的橫向梯度和縱向梯度的平方和，反映墊片表面局部能量的變化強度；表示偏導數(shù)；將金屬墊片表面劃分為若干個等面積的區(qū)域，記為，每個區(qū)域包含一組像素點；對于每個區(qū)域，計算其總能量，公式如下：；表示第個分區(qū)域；表示區(qū)域中的像素集合；其中，表示區(qū)域的總能量；在局部能量分布基礎(chǔ)上，分析相鄰區(qū)域之間的能量變化情況；定義相鄰區(qū)域和之間的能量散度，公式如下：；其中，和分別表示相鄰區(qū)域的總能量，為區(qū)域與之間的邊界長度，度量兩區(qū)域之間的能量變化在其邊界上的影響；將所有相鄰區(qū)域的能量散度進行綜合，計算整個墊片表面的表面能量散度系數(shù)，以衡量表面能量分布的變化程度和不均勻性；公式如下：；其中，是相鄰區(qū)域的能量散度，為區(qū)域總數(shù)；將缺陷邊緣分形維數(shù)和能量散度系數(shù)經(jīng)過綜合計算獲得結(jié)構(gòu)特異性冗余指數(shù)；步驟S2包括以下內(nèi)容：將每個墊片的結(jié)構(gòu)特異性冗余指數(shù)與設(shè)定的閾值進行實時對比；對比公式如下：；模糊信號：如果，表明對應金屬墊片的缺陷復雜度較高，缺陷特征難以通過常規(guī)手段準確檢測，此時需要對其進行更為細致的分析，因此判定為模糊信號；明確信號：如果，則表明對應金屬墊片的缺陷較為簡單或不明顯，通過常規(guī)檢測流程完成檢測，判定為明確信號；步驟S3包括以下內(nèi)容：S3.1，當判定金屬墊片為模糊信號，首先觸發(fā)臨時容納空間的調(diào)整機制；臨時容納空間位于流水線之前，作為多余待檢測墊片的緩沖區(qū)；基于當前結(jié)構(gòu)特異性冗余指數(shù)的值，計算需要為后續(xù)金屬墊片預留的額外容納空間；調(diào)整公式如下：；其中：表示新的臨時容納空間大小；表示基準容納空間，表示默認的緩沖空間大小；S3.2，在調(diào)節(jié)臨時容納空間的同時，通過結(jié)構(gòu)特異性冗余指數(shù)調(diào)節(jié)流水線上已進入檢測區(qū)的模糊信號墊片與后續(xù)墊片的間隔；間隔調(diào)整根據(jù)當前檢測區(qū)的負載和復雜度動態(tài)匹配，確保復雜度較高的墊片有足夠的檢測時間；間隔調(diào)整公式如下：；其中：表示調(diào)整后的墊片間隔；表示基準間隔，表示系統(tǒng)默認的墊片間隔；表示調(diào)節(jié)系數(shù)，用于根據(jù)檢測系統(tǒng)的負載情況動態(tài)調(diào)整間隔；S3.3，為了確保容納空間的調(diào)整與間隔調(diào)節(jié)相互匹配，根據(jù)模糊信號墊片檢測結(jié)束后的信號類型進行調(diào)整；如果檢測到后續(xù)墊片為明確信號，根據(jù)間隔的縮短需求動態(tài)壓縮臨時容納空間；臨時容納空間的壓縮公式如下：；其中：表示調(diào)整后的臨時容納空間大小。

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