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龙图腾网获悉明珍新材料(南通)有限公司申请的专利一种基于人工智能的汽车坐垫海绵质量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：CN120891159B 。

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：202511417682.0，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权一种基于人工智能的汽车坐垫海绵质量检测方法是由李黎设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的汽车坐垫海绵质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的汽车坐垫海绵质量检测方法，具体涉及质量检测领域，包括：通过获取海绵全表面数据并经预处理后按双层网格划分检测单元，并基于人工智能模型检测表面破损、污渍及密度均匀性并执行初筛，若不合格则终止检测；初筛合格后，采集海绵内部结构数据并提取缺陷特征，进行循环压陷测试获取物理性能参数；分别构建表面、内部结构、物理性能的单模态质量函数，对函数数据进行预处理与环境修正后，先通过初级过滤，再运用D‑S证据理论进行多模态融合决策以输出最终质量判定结果，同时结合检测数据反馈优化，形成质量管控闭环，实现汽车坐垫海绵质量的智能化精准检测。

本发明授权一种基于人工智能的汽车坐垫海绵质量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的汽车坐垫海绵质量检测方法，其特征在于，包括： S1：表面缺陷检测与初步筛选：搭建多视角扫描系统获取坐垫海绵的全部表面数据，经预处理后按双层网格划分检测单元；通过人工智能模型进行表面缺陷检测，并执行初步筛选； 所述双层网格划分检测单元，包括： 采集目标海绵坐垫每个平面的3张不同角度的校准版图像和对六个平面扫描获取的海绵点云数据，预处理后经过算法拼接成完整的海绵三维图像模型；并将海绵表面等分为9个大区域，从左到右、从上到下依次编号为1‑9；每个大区域再等分为9个小区域，进行复合编号，并将分区结果与三维图像模型绑定，保存为带编号的检测模板； 所述表面缺陷检测，包括： 通过部署的人工智能模型对检测模板的每个小区域单独检测，从小区域的最小编号起始，遍历整个检测模板；通过破损检测模型，输出当前小区域是否存在破损；若无破损，部署污渍检测模型：若小区域存在污渍则标记为1，否则则标记为0，实时累计标记为1的数量；同时部署密度检测模型，输出当前每个最小区域的密度均匀性指数； 所述初步筛选，包括： 破损否决：对于任一小区域检测出有破损，则停止后续检测，并判定该海绵为表面不合格； 污渍判定：完成所有单元格检测后，统计标记为1的小区域数量，若超过3个则判定为污渍检测不合格，并终止流程； 密度判定：若一个大区域内的任一相邻小区域的密度均匀性指数差异度不高于3%且对角小区域密度均匀性指数差异度不高于5%，则该大区域为合格，并计算该大区域内9个最小单元格的密度均匀性指数平均值； 若任一相邻大区域的平均密度均匀性指数差异度不高于3%且对角大区域的平均密度均匀性指数差异度不高于5%，则该海绵坐垫的密度判定为合格； S2：内部质量数据采集：采用传感器阵列采集海绵内部结构数据，提取内部缺陷特征； 通过力学测试设备采集海绵循环压陷过程数据，获取物理性能参数；所述内部质量数据采集，其具体包括： 结构数据采集：通过预设设备扫描整个海绵坐垫，生成海绵完整的内部结构三维图像，通过缺陷参数提取，对三维图像自动分割内部缺陷区域，并计算每个缺陷区域的横截面积，汇总总缺陷面积，并记录检测区域总面积； 性能参数采集：对海绵进行十次循环的压陷测试，记录初始厚度，并预设实验参数，取第10次循环数据，记录压缩后厚度、回弹后厚度，并基于压缩后厚度和回弹后厚度通过计算得到弹性回复率，取第10次循环的最大压缩力，通过计算得到压缩刚度； S3：构造单模态质量函数：基于S1的表面缺陷检测结果构建表面质量函数，基于S2采集的内部缺陷特征和物理性能参数，分别构建内部结构质量函数和物理性能质量函数； 所述表面质量函数，包括：依据初筛阶段的检测结果，提取两个关键参数：一是根据污渍覆盖的超标小区域数量确定污渍影响因子，有超标区域时因子随数量增加而线性降低，无超标时因子为1；二是基于检测数据，计算每个大区域的密度均匀性指数，再取所有大区域的平均值，并基于选取的大量涵盖不同污渍程度和密度分布的海绵样本，通过多元线性回归确定两个参数的权重，最后将两个参数按权重加权求和，形成表面质量函数； S4：多模态数据融合与质量判定：对三个单模态质量函数数据进行预处理及环境修正，并通过二级融合决策先通过初级规则过滤明显不合格样本，再采用证据融合理论对剩余样本进行多模态融合决策，输出最终质量判定结果；定期更新模型及函数参数，结合检测数据进行反馈优化。

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