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      中數(shù)智科(杭州)科技有限公司劉忠宇獲國(guó)家專利權(quán)

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      龍圖騰網(wǎng)獲悉中數(shù)智科(杭州)科技有限公司申請(qǐng)的專利基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的浮置板道床密封條缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN120180240B

      龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202510652417.4,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F18/241;該發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的浮置板道床密封條缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由劉忠宇;周波;李鑫;汪康康;胥欣;王欣悅;姚嘉祺設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-05-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

      基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的浮置板道床密封條缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的浮置板道床密封條缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng),過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù),實(shí)現(xiàn)了浮置板道床密封條缺陷的高效、精準(zhǔn)檢測(cè)。系統(tǒng)集成線陣相機(jī)、加速度傳感器、壓力傳感器及可控振動(dòng)源,構(gòu)建了多維度數(shù)據(jù)采集體系,有效克服了單一檢測(cè)手段的局限性。圖像數(shù)據(jù)與振動(dòng)、壓力數(shù)據(jù)的協(xié)同分析,顯著提升了缺陷識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。基于CNN?LSTM混合架構(gòu)的缺陷評(píng)估模型,能夠深度挖掘多模態(tài)數(shù)據(jù)中的隱含特征,準(zhǔn)確量化缺陷置信度。同時(shí),通過(guò)預(yù)設(shè)特征參數(shù)閾值與分類模型的結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了變形缺陷與異物缺陷的智能分類,為后續(xù)維護(hù)提供了明確依據(jù)。

      本發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的浮置板道床密封條缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的浮置板道床密封條缺陷檢測(cè)方法,其特征在于,包括如下步驟: 數(shù)據(jù)采集步驟,通過(guò)安裝于列車底部的線陣相機(jī)采集道床密封條圖像數(shù)據(jù),通過(guò)加速度傳感器獲取道床振動(dòng)數(shù)據(jù),并通過(guò)壓力傳感器獲取浮置板接觸壓力數(shù)據(jù); 缺陷初步檢測(cè)步驟,基于圖像數(shù)據(jù)計(jì)算密封條與道床浮置板間的平行度參數(shù),當(dāng)所述平行度參數(shù)高于預(yù)設(shè)閾值時(shí)觸發(fā)缺陷深度檢測(cè); 缺陷深度檢測(cè)步驟,啟動(dòng)列車尾部的可控振動(dòng)源發(fā)射橫向振動(dòng)信號(hào),同步采集缺陷區(qū)域的振動(dòng)響應(yīng)數(shù)據(jù)和壓力響應(yīng)數(shù)據(jù),輸入至多模態(tài)數(shù)據(jù)融合缺陷評(píng)估模型計(jì)算缺陷置信度,當(dāng)缺陷置信度超過(guò)閾值時(shí)判定存在缺陷; 缺陷類型判斷步驟,基于振動(dòng)信號(hào)的頻域特征與接觸壓力變化曲線,結(jié)合平行度參數(shù)通過(guò)缺陷特征判斷策略輸出變形缺陷或異物缺陷; 所述缺陷類型判斷步驟包括,將所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換獲取頻域特征,識(shí)別頻域特征中頻率峰值,同時(shí),分析接觸壓力變化曲線的斜率、幅值及變化周期,并與平行度參數(shù)進(jìn)行組合,構(gòu)建多維特征向量,通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練的分類模型,對(duì)所述多維特征向量進(jìn)行分析,輸出變形缺陷或異物缺陷的判定結(jié)果; 所述缺陷特征判斷策略包括,設(shè)定多組特征參數(shù)閾值,當(dāng)振動(dòng)信號(hào)的頻率峰值高于第一閾值,且接觸壓力變化曲線的斜率超過(guò)第二閾值,同時(shí)平行度參數(shù)大于第三閾值時(shí),判定為變形缺陷;當(dāng)振動(dòng)信號(hào)的頻率峰值低于第四閾值,且接觸壓力變化曲線呈現(xiàn)不規(guī)則波動(dòng),同時(shí)平行度參數(shù)小于第三閾值時(shí),判定為異物缺陷。

      如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人中數(shù)智科(杭州)科技有限公司,其通訊地址為:310000 浙江省杭州市錢塘區(qū)白楊街道科技園路267號(hào)國(guó)際創(chuàng)博中心三層3240室;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

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