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龙图腾网获悉盐城市计量测试所申请的专利基于多场耦合动态修正与深度学习压力传感协同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：CN120141726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510341857.8，技术领域涉及：G01L25/00；该发明授权基于多场耦合动态修正与深度学习压力传感协同检测方法是由孙恒群;朱晓虎设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多场耦合动态修正与深度学习压力传感协同检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于多场耦合动态修正与深度学习压力传感协同检测方法，包括：S1.数据采集；S2.预处理；S3.物理场修正；S4.曲面拟合；S5.深度学习优化；S6.缺陷检测；S7.动态调整；S8.报告生成。本发明通过多物理场建模、动态优化与深度学习技术的协同，显著提升了压力传感器检测的精度、效率与可靠性。

本发明授权基于多场耦合动态修正与深度学习压力传感协同检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多场耦合动态修正与深度学习压力传感协同检测方法，其特征在于，包括： S1.数据采集：通过可调间距压力-温度双模传感器阵列采集时空关联矩阵{Pt,Tt}，初始传感器间距d0＝102κ_max，其中κ_max为被测表面最大曲率； S2.预处理：对压力数据矩阵Pt进行sym4小波去噪与分区域归一化，生成预处理矩阵P'； S3.物理场修正：构建热-力-湿三场耦合有限元模型，基于温度数据矩阵Tt计算温度梯度场利用该模型修正P'，输出物理场修正矩阵P”及置信度映射M； S4.曲面拟合：基于置信度映射M筛选有效数据点，采用遗传-粒子群混合算法优化NURBS曲面控制点参数集θ*，生成初始拟合曲面A1±σ； S5.深度学习优化：将A1±σ、P”与M输入深度残差网络，输出优化曲面A2及M加权的缺陷概率图D_pre； S6.缺陷检测：基于D_pre⊙M、A2的几何特征及的空间分布进行自适应阈值分割及级联SVM分类，生成缺陷坐标集C； S7.动态调整：根据C的空间密度ρ_C、M的低置信区域分布及的局部极值，动态调整传感器间距至d_new，并更新热-力-湿三场耦合有限元模型的热传导系数κ_new及湿度扩散系数D_new； S8.报告生成：生成包含曲面误差热力图ΔS＝‖A2-P”‖及温度梯度场分布的增强检测报告R+。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人盐城市计量测试所，其通讯地址为：224000 江苏省盐城市盐城经济技术开发区湘江路26号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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