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龙图腾网获悉广州扩普科技发展有限公司申请的专利融合机器人视觉的智能设备巡检方法、装置及机器人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：CN120612534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510731073.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权融合机器人视觉的智能设备巡检方法、装置及机器人是由葛杨设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合机器人视觉的智能设备巡检方法、装置及机器人在说明书摘要公布了：本申请涉及一种融合机器人视觉的智能设备巡检方法、装置及机器人。所述方法包括：获取智能设备的可见图像数据、红外图像数据和多源传感数据；将所述可见图像数据、所述红外图像数据和所述多源传感数据进行时间同步和特征融合，得到融合特征向量；基于卷积神经网络，提取所述融合特征向量的隐藏缺陷，得到隐藏缺陷类别；基于贝叶斯网络算法，根据所述隐藏缺陷类别，得到所述隐藏缺陷的巡检报告；所述巡检报告包括所述隐藏缺陷类别和缺陷原因。采用本方法能够通过视觉数据反推缺陷形成的原因，为产品保养管理决策提供具有时效性的建议。

本发明授权融合机器人视觉的智能设备巡检方法、装置及机器人在权利要求书中公布了：1.一种融合机器人视觉的智能设备巡检方法，其特征在于，所述方法包括： 获取智能设备的可见图像数据、红外图像数据和多源传感数据； 将所述可见图像数据、所述红外图像数据和所述多源传感数据进行时间同步和特征融合，得到融合特征向量； 基于卷积神经网络，提取所述融合特征向量的隐藏缺陷，得到隐藏缺陷类别； 基于贝叶斯网络算法，根据所述隐藏缺陷类别，得到所述隐藏缺陷的巡检报告；所述巡检报告包括所述隐藏缺陷类别和缺陷原因； 其中，所述基于贝叶斯网络算法，根据所述隐藏缺陷类别，得到所述隐藏缺陷的巡检报告；所述巡检报告包括所述隐藏缺陷类别和缺陷原因，包括： 根据所述隐藏缺陷类别，匹配预设的缺陷元知识库，得到动态缺陷因果图； 基于贝叶斯网络算法，计算所述动态缺陷因果图中造成缺陷的原因概率，得到缺陷根因概率分布； 基于自然语言模型，将所述缺陷根因概率分布转化为文本报告，得到所述隐藏缺陷的巡检报告； 其中，所述基于自然语言模型，将所述缺陷根因概率分布转化为文本报告，得到所述隐藏缺陷的巡检报告，包括： 使用以下公式，基于博弈论中Shapley值的扩展，计算所述缺陷根因概率分布中概率分布贡献： ； 其中，是第个智能设备运行参数的概率分布贡献，是缺陷根因概率分布中包含的智能设备运行参数子集合，是智能设备运行参数集合，是智能设备运行参数子集合的缺陷根因概率分布； 将所述概率分布贡献和所述概率分布贡献对应的智能设备运行参数组合，得到关键因子列表； 遍历所述关键因子列表和所述隐藏缺陷类别，按照预设的排序规则，生成初步文本系列； 使用以下公式，根据所述关键因子列表，计算交叉熵损失： ； 其中，是交叉熵损失，是初步文本序列总词数，初步文本序列的第个词，是关键因子列表； 基于自然语言模型，根据所述交叉熵损失，调整所述初步文本系列，得到所述隐藏缺陷的巡检报告。

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