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龙图腾网获悉宁波万德高科智能科技有限公司申请的专利一种零件表面缺陷检测及工序优化方法与系统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：CN120747065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511206970.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种零件表面缺陷检测及工序优化方法与系统是由杜张焕;杨崇智;刘伏亮;付耀山;王鑫江;方向;庄展明设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种零件表面缺陷检测及工序优化方法与系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种零件表面缺陷检测及工序优化方法与系统，解决了缺陷检测本身存在不足，容易出现漏检、误判情况，而且即便检测出缺陷，后续的工序改进也面临巨大挑战的问题，其方法包括：将特征集输入双分支融合深度学习模型，第一分支通过融合三维特征与二维特征识别缺陷类型及量化参数，第二分支通过关联规则挖掘与随机森林算法计算缺陷特征与各工序的关联度；当三维特征与二维特征均满足预设缺陷阈值且某工序关联度超过预设，判定该工序为根源工序；分析根源工序关键参数与缺陷量化参数的偏差值，按偏差程度通过动态调节机制修正参数。本申请具有如下效果：精准检测零件缺陷，溯源工序并动态调参，形成闭环优化，提升零件质量。

本发明授权一种零件表面缺陷检测及工序优化方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种零件表面缺陷检测及工序优化方法，其特征在于，包括： 获取待检测零件的表面高度图、光学图，以及对应生产工序的关键参数、工序标识和环境参数； 通过工序节点触发的时间戳校准，以工序切换时刻为基准对齐多源数据，确保关联一致性； 对高度图去噪并提取三维特征，对光学图优化反光并提取二维特征，计算工序参数特征，通过注意力机制融合上述特征形成缺陷分析特征集； 将特征集输入双分支融合深度学习模型，第一分支通过融合三维特征与二维特征识别缺陷类型及量化参数，第二分支通过关联规则挖掘与随机森林算法计算缺陷特征与各工序的关联度； 当三维特征与二维特征均满足预设缺陷阈值且某工序关联度超过预设，判定该工序为根源工序； 分析根源工序关键参数与缺陷量化参数的偏差值，按偏差程度通过动态调节机制修正参数； 重新检测零件表面特征以验证缺陷是否消除，未消除则重复调节直至达标； 对高度图去噪并提取三维特征包括： 导入零件CAD模型与设计参数，通过定位工装建立高度图与零件坐标映射，按结构形态划分为平面、曲面、深孔及微小凸起子区域，明确各子区域的结构特性及材质特性； 依据子区域的结构特性及材质特性，选择适配的三维扫描设备，针对不同材质特性采用对应扫描方式，确保各子区域高度图数据质量； 针对扫描获取的高度图，结合子区域结构特性与噪声类型分层去噪； 基于去噪后的高度图，通过特征匹配比对CAD模型，分离设计特征与异常区域，对预设易失特征进行预设的强化处理； 提取各子区域三维特征参数； 依据子区域的结构特性及材质特性，选择适配的三维扫描设备，针对不同材质特性采用对应扫描方式，确保各子区域高度图数据质量包括： 基于划分的子区域，结合其结构特性与材质特性明确扫描精度及抗干扰需求； 根据确定的精度需求，匹配对应的三维扫描设备； 依材质特性动态调整扫描参数，针对高反光、强吸光及常规材质子区域分别采用对应激光源及参数； 基于子区域结构特性分析结构干扰风险，并根据所分析出的结构干扰风险启用预设辅助措施。

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