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龙图腾网获悉中交路桥建设有限公司;中交路桥北方工程有限公司申请的专利一种盾构机滚刀修复方法、设备及介质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：CN119703140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411821159.X，技术领域涉及：B22F10/85；该发明授权一种盾构机滚刀修复方法、设备及介质是由钱振宇;龚杰;韦生达;吉任;邢琛;张健;王战古设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种盾构机滚刀修复方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种盾构机滚刀修复方法、设备及介质，属于机械修复技术领域，用以解决现有的盾构机滚刀修复方法不能根据滚刀的损伤类型自适应选择修复参数，因此修复后的滚刀梯次利用效率有待提高的技术问题。方法包括：获取待修复滚刀的外观数据；将待修复滚刀的外观数据输入至机器学习模型中，确定待修复滚刀的损伤类型；基于损伤类型和修复参数之间的对应关系，确定损伤类型对应的修复参数；对比待修复滚刀的外观数据和新滚刀的外观数据，确定待修复区域；基于修复参数和待修复区域，对待修复滚刀进行修复处理。本发明通过上述方法提高了修复后的滚刀的质量和利用率。

本发明授权一种盾构机滚刀修复方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种盾构机滚刀修复方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待修复滚刀的外观数据； 将所述待修复滚刀的外观数据输入至机器学习模型中，确定所述待修复滚刀的损伤类型； 基于损伤类型和修复参数之间的对应关系，确定所述损伤类型对应的修复参数； 对比所述待修复滚刀的外观数据和新滚刀的外观数据，确定待修复区域； 基于所述修复参数和所述待修复区域，对所述待修复滚刀进行修复处理； 所述待修复滚刀的外观数据包括所述待修复滚刀的三维立体图像，将所述待修复滚刀的外观数据输入至机器学习模型中，确定所述待修复滚刀的损伤类型，包括： 基于所述三维立体图像和投影法，获取所述待修复滚刀的至少两个投影图像； 将所述至少两个投影图像分别输入至卷积神经网络中，获得对应的图像特征； 将所述图像特征输入至分类网络中，确定所述待修复滚刀的损伤类型； 将所述图像特征输入至分类网络中，确定所述待修复滚刀的损伤类型，包括： 通过注意力机制层，对所述图像特征进行特征融合，得到融合特征； 将所述融合特征输入至分类层，确定所述待修复滚刀的损伤类型； 对比所述待修复滚刀的外观数据和新滚刀的外观数据，确定待修复区域，包括： 将所述待修复滚刀的3D扫描数据和新滚刀的3D扫描数据进行对比分析，确定待修复滚刀的磨损量数据和损伤位置的定位坐标，通过尺寸计算获得待修复区域的3D模型； 其中，采用3D扫描获取滚刀的三维立体图像，结合卷积神经网络和注意力机制建立滚刀损伤分类网络，具体包括： 采用3D扫描获取待修复滚刀的三维立体信息后，基于向上投影、向下投影、向前投影、向后投影、向左投影和向右投影六面投影分别获取滚刀在六个面的投影图像； 对投影后的图像进行归一化处理； 基于卷积神经网络和注意力机制，建立HCDCNet滚刀损伤分类网络，整个滚刀损伤分类网络包含64层，可学习总参数652.3K； HCDCNet的输入是为280×280×3×6，其中280×280代表每一个投影方向的投影图像图像的尺寸，3代表RGB彩色图像，6代表有6个投影方向的投影图像输入； 对这6个方向的投影图像进行特征提取的特征提取网络结构相同，对于每一方向上的滚刀的投影图像的特征提取网络中包括输入层、两个卷积层、两个最大池化层、批量归一化层、丢弃层、激活层和全局池化层； 每一幅滚刀的投影图像经卷积神经网络转化为1×1×128的特征向量之后，通过注意力机制层对6个方向的图像特征进行特征融合，其中注意力机制层的尺寸为6×1×128，其中6代表6个方向的图像特征。

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