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龙图腾网获悉茌平县汇通机械制造有限公司申请的专利基于人工智能的过桥箱加工质量的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：CN120746931B 。

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：202510716400.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于人工智能的过桥箱加工质量的检测方法是由尉士波;路绪青;杜景豹设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的过桥箱加工质量的检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于质量检测技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的过桥箱加工质量的检测方法。采集运行状态下关键区域的振动数据、热成像图像和表面视觉图像，对齐热成像与视觉图像帧数；对振动数据去噪，对图像增强；计算振动特征值；利用Transformer跨模态特征融合网络融合多模态数据，输出综合质量评分。该方法通过多模态数据融合与智能算法，解决传统检测单一、低效问题，实现自动化、高精度无损检测，提升过桥箱加工质量检测的全面性、精准度与效率，降低成本，适用于现代智能制造在线检测需求。

本发明授权基于人工智能的过桥箱加工质量的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的过桥箱加工质量的检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据采集：在过桥箱运行状态下，采集其运行过程中关键区域的振动数据、热成像图像以及表面视觉图像；所述关键区域包括齿轮啮合区域、轴承座及轴承安装区域以及箱体安装面与法兰连接区域； S2、数据预处理：对收集到的振动数据进行去噪处理，对收集到的热成像图像和表面视觉图像进行图像增强操作； S3、特征值计算：对于预处理后的振动数据振动数据计算振动特征值； S4、质量评分计算：对振动特征值、热成像图像和表面视觉图像使用Transformer结构的跨模态特征融合网络，对三者进行融合，得到融合后的综合特征向量，并将综合特征向量通过机器学习方法输出加工质量的综合质量评分； 所述步骤S2中对收集到的振动数据进行去噪处理的操作为： 首先定义振动信号模型，其中代表为有效信号，表示噪声，代表原始信号； 将分解为K个本征模态分量，通过求解约束优化问题：，其中，表示第k个本征模态函数分量，代表第k个模态的中心频率，为对时间t的一阶导数，代表为狄拉克函数，为希尔伯特变换的核函数，j表示虚数单位，代表将第k个模态的解析信号从原始频率域转换到以为中心的基带频率域，然后通过乘子交替方向法实现噪声与信号在频域的初步分离； 接着计算每个本征模态分量的峭度值，其中，表示第k个本征模态函数在时刻t的幅值，L代表信号长度，代表第k个本征模态分量的均值，代表第k个本征模态分量的标准差；设定峭度阈值，并与计算的峭度值进行比较，若峭度值大于峭度阈值判定为信号主导分量，否则为噪声主导分量进行舍弃； 对信号主导分量采用软阈值算法：，其中代表为主导分量，代表为去噪后的信号主导模态分量，代表噪声标准差，其计算方式为，为噪声主导模态； 最后重构去噪信号，得到； 所述步骤S2中图像增强的操作为： 首先对输入图像进行灰度线性变化得到处理后的图像； 构建高斯滤波器组对图像进行多尺度平滑得到，计算高频分量，并通过权重融合高频分量得到，然后得到二次改进后的图像，其中代表调节系数； 计算二次改进后的图像梯度构建结构张量，其中代表为高斯核，求解J的特征值和特征向量，根据特征值和特征向量定义扩散系数：，，其中，为扩散系数，Kb表示为边缘阈值； 通过各向异性扩散更新图像，实现方式为：，其中，代表为三次改进后的图像，代表为梯度算子； 接着计算三次改进后的图像的灰度均值和标准差，通过拉伸函数得到最终增强后的图像：，其中，代表三次改进后的图像的灰度均值，代表三次改进后的图像的标准差，为对比度调节因子； 所述步骤S3中振动特征值的具体实现为： 首先计算振动指标值，其中B表示为时间窗口长度，代表有效采样点数，为振动信号幅值，为幅值均值，代表幅值峰值，为均方根值； 然后进行计算振动特征值，计算方式为：，其中，代表振动信号主频，为振动指标值，代表峭度值。

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