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龙图腾网获悉北京明正检测服务有限公司申请的专利基于氧化动力学的笔墨老化程度检测方法及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：CN120334147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510447736.1，技术领域涉及：G01N21/27；该发明授权基于氧化动力学的笔墨老化程度检测方法及系统是由刘帆;刘志强;杨铁成;李宇函;张中石设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于氧化动力学的笔墨老化程度检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于氧化动力学的笔墨老化程度检测方法及系统，涉及笔墨检测领域，对目标笔迹进行划分获得多个笔迹区域进而进行光谱参数采集和图像采集获得光谱参数和笔迹图像阵列；对光谱参数阵列进行老化预测获得光谱老化参数阵列，对笔迹图像阵列进行识别获得笔迹结构参数阵列，分类获得图像老化参数阵列；进行相对误差分析和全局误差分析获得相对和全局误差系数，根据目标笔迹进行样本误差分析获得样本误差系数；计算获得笔墨老化参数，进行误差补偿获得补偿笔墨老化参数区间作为笔墨老化程度检测结果，解决了检测笔墨老化程度主观性强、准确性及可靠性不足的技术问题。

本发明授权基于氧化动力学的笔墨老化程度检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于氧化动力学的笔墨老化程度检测方法，其特征在于，所述方法包括： 对目标笔迹进行划分，获得多个笔迹区域，对所述多个笔迹区域进行光谱参数采集和图像采集，获得光谱参数阵列和笔迹图像阵列； 对所述光谱参数阵列进行老化预测，获得光谱老化参数阵列，对所述笔迹图像阵列进行识别，获得笔迹结构参数阵列，分类获得图像老化参数阵列，包括： 根据历史时间内的笔墨老化检测数据，采集样本笔迹的样本光谱参数集合，并采集样本笔迹实际的老化时间，作为样本光谱老化参数集合； 采用所述样本光谱参数集合和样本光谱老化参数集合作为训练数据和测试数据，基于深度学习，训练并测试获得合格的光谱老化预测器； 将所述光谱参数阵列内的多个光谱参数输入所述光谱老化预测器，预测输出多个光谱老化参数，获得光谱老化参数阵列； 根据历史时间内的笔墨老化检测数据，采集样本字迹的样本笔迹图像集合，并采集样本笔迹实际的扩散距离，标注为样本笔迹结构参数集合； 采用样本笔迹图像集合、样本笔迹结构参数集合为训练数据和测试数据，基于卷积神经网络，训练并测试获得合格的笔迹结构识别器； 将所述笔迹图像阵列内的多个笔迹图像输入所述笔迹结构识别器，识别输出多个笔迹结构参数，获得笔迹结构参数阵列； 根据所述多个笔迹结构参数，分类多个图像老化参数，获得图像老化参数阵列； 根据所述光谱老化参数阵列和图像老化参数阵列进行相对误差分析和全局误差分析，获得相对误差系数和全局误差系数，根据所述目标笔迹，进行样本误差分析，获得样本误差系数； 根据所述光谱老化参数阵列和图像老化参数阵列进行计算，获得笔墨老化参数，根据所述相对误差系数、全局误差系数和样本误差系数进行误差补偿，获得补偿笔墨老化参数区间，作为笔墨老化程度检测结果。

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