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龍圖騰網獲悉長春藍天密封技術開發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及方法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：CN119313982B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25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：202411854974.6，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權智能化金屬墊片自動化檢測分級系統及方法是由李牟;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;牟巖設計研發完成，并于2024-12-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本智能化金屬墊片自動化檢測分級系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了智能化金屬墊片自動化檢測分級系統及方法，具體涉及金屬墊片自動化檢測領域，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，并據此進行分級。模糊信號的墊片觸發容納空間調節機制，動態調整流水線前的臨時容納空間大小，增加緩沖區域，并調節墊片間隔，確保復雜缺陷墊片獲得足夠的檢測時間和資源。檢測結束后，根據后續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，保持流水線連續性。進而實現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，降低了質量風險。

本發明授權智能化金屬墊片自動化檢測分級系統及方法在權利要求書中公布了：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據，應用基于卷積神經網絡的深度學習算法，提取缺陷特征，分析每個墊片的缺陷復雜度，生成結構特異性冗余指數；S2，將結構特異性冗余指數與設定閾值進行對比，超過設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，觸發容納空間調節機制，依據結構特異性冗余指數動態調整流水線前的臨時容納空間，增加緩沖空間并調節墊片間隔，確保模糊信號墊片有足夠檢測時間；步驟S1包括以下內容：S1.1，使用相關設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據；S1.2，在圖像數據采集后，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，通過卷積神經網絡模型對圖像進行缺陷特征的自動提??；S1.4，缺陷特征提取完成后，計算獲取幾何形態特征和能量分布特征，其中，幾何形態特征包括缺陷邊緣分形維數，能量分布特征包括表面能量散度系數；其中，缺陷邊緣分形維數的獲取過程如下：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；為尺度參數；表示邊緣響應圖像；使用自適應閾值將邊緣響應圖像轉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量，滿足以下條件：；其中，，表示第個盒子內存在邊緣點，指邊緣覆蓋圖像的最小外接正方形區域的邊長；表示在尺度下覆蓋邊緣圖像所需的非空盒子數量；表示第個盒子的尺度，；表示在尺度下覆蓋整個邊緣圖像區域所需的總盒子數量；以為橫坐標，為縱坐標，繪制雙對數坐標系下的關系圖；使用最小二乘法對數據點進行線性擬合，擬合直線的斜率即為缺陷邊緣分形維數：；其中表示用于計算的不同盒子尺度的數量；其中，表面能量散度系數的獲取過程如下：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；將金屬墊片表面劃分為若干個等面積的區域，記為，每個區域包含一組像素點；對于每個區域，計算其總能量，公式如下：；表示第個分區域；表示區域中的像素集合；其中，表示區域的總能量；在局部能量分布基礎上，分析相鄰區域之間的能量變化情況；定義相鄰區域和之間的能量散度，公式如下：；其中，和分別表示相鄰區域的總能量，為區域與之間的邊界長度，度量兩區域之間的能量變化在其邊界上的影響；將所有相鄰區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，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，是相鄰區域的能量散度，為區域總數；將缺陷邊緣分形維數和能量散度系數經過綜合計算獲得結構特異性冗余指數；步驟S2包括以下內容：將每個墊片的結構特異性冗余指數與設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，通過常規檢測流程完成檢測，判定為明確信號；步驟S3包括以下內容：S3.1，當判定金屬墊片為模糊信號，首先觸發臨時容納空間的調整機制；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；基于當前結構特異性冗余指數的值，計算需要為后續金屬墊片預留的額外容納空間；調整公式如下：；其中：表示新的臨時容納空間大??；表示基準容納空間，表示默認的緩沖空間大??；S3.2，在調節臨時容納空間的同時，通過結構特異性冗余指數調節流水線上已進入檢測區的模糊信號墊片與后續墊片的間隔；間隔調整根據當前檢測區的負載和復雜度動態匹配，確保復雜度較高的墊片有足夠的檢測時間；間隔調整公式如下：；其中：表示調整后的墊片間隔；表示基準間隔，表示系統默認的墊片間隔；表示調節系數，用于根據檢測系統的負載情況動態調整間隔；S3.3，為了確保容納空間的調整與間隔調節相互匹配，根據模糊信號墊片檢測結束后的信號類型進行調整；如果檢測到后續墊片為明確信號，根據間隔的縮短需求動態壓縮臨時容納空間；臨時容納空間的壓縮公式如下：；其中：表示調整后的臨時容納空間大小。

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