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龙图腾网获悉湘木豪廷新材料有限公司申请的专利一种多层竹木墙板在线视觉检测系统及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：CN121186130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511725931.2，技术领域涉及：G01N25/72；该发明授权一种多层竹木墙板在线视觉检测系统及方法是由罗述祥;郑廷荣设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多层竹木墙板在线视觉检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及墙板检测技术领域，揭露了一种多层竹木墙板在线视觉检测系统及方法，该系统中包括多维信息融合模块、基准场纹理分析模块、统计异常标识模块、时序热激励模块、等温线形态识别模块及特征匹配分级模块，对多光谱图像集的可见光波段信号与近红外波段信号进行像素级多维信息融合得到融合图像；以竹木自然纤维的典型走向作为基准场，比对分析纤维纹理走向生成纹理特征图；标识出纤维走向一致性低于参考基准的纹理异常区域；在纹理异常区域内施加热激励调节强度时序得到时序梯度温度场；识别断裂形态得到缺陷边界及深度特征，与分级标准匹配后输出质量等级；本发明可以提高多层竹木墙板检测的效率。

本发明授权一种多层竹木墙板在线视觉检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种多层竹木墙板在线视觉检测系统，其特征在于，所述系统包括多维信息融合模块、基准场纹理分析模块、统计异常标识模块、时序热激励模块、等温线形态识别模块及特征匹配分级模块，其中： 所述多维信息融合模块，用于对多层竹木墙板的多光谱图像集中可见光波段信号与近红外波段信号进行像素级多维信息融合，得到所述多层竹木墙板的融合图像； 所述基准场纹理分析模块，用于以所述多层竹木墙板中竹木自然纤维的典型走向作为基准场，通过分析所述融合图像中的纤维纹理走向，并与所述基准场进行比对，得到所述多层竹木墙板的纹理特征图； 所述统计异常标识模块，用于基于所述纹理特征图的统计分布，将所述纹理特征图的全局一致性水平作为参考基准，并将所述纹理特征图中纤维走向一致性低于所述参考基准的连续区域，标识为所述多层竹木墙板的纹理异常区域； 所述时序热激励模块，用于在所述纹理异常区域内施加热激励，并通过调节所述热激励中激励强度的时间序列，得到所述纹理异常区域的时序梯度温度场； 所述等温线形态识别模块，用于识别所述时序梯度温度场中等温线分布的断裂形态，得到所述纹理异常区域的缺陷边界及深度特征，包括： 识别出所述时序梯度温度场中等温线分布的断裂区域； 根据所述时序梯度温度场中的空间温度变化信息，重建所述断裂区域的等温线走向，得到所述断裂区域的完整等温线轮廓； 对所述完整等温线轮廓进行边界追踪，得到所述纹理异常区域的缺陷边界； 根据所述完整等温线轮廓中的空间形态分布特征，通过预设的热传导深度映射关系，将所述空间形态分布特征转换为深度量化参数，得到所述纹理异常区域的深度特征； 所述特征匹配分级模块，用于将所述缺陷边界及深度特征与所述多层竹木墙板的分级标准进行特征匹配，根据匹配结果输出所述多层竹木墙板的目标质量等级，包括： 将所述缺陷边界及深度特征与所述多层竹木墙板的分级标准进行标准符合性验证，得到所述多层竹木墙板的特征匹配结论； 评估所述特征匹配结论与所述分级标准的符合程度，得到所述多层竹木墙板的质量符合度，其中，所述质量符合度的计算公式如下： ； 式中，为所述质量符合度，为预设的边界特征权重系数，为所述缺陷边界中特征点的总数，为所述特征点的索引编号，为所述缺陷边界中第特征点的曲率值，为所述分级标准中规定的边界曲率标准值，为预设的深度特征权重系数，为所述深度特征中采样点的总数，为所述采样点的索引编号，为所述深度特征中第个采样点的深度值，为所述分级标准中规定的深度标准值，为取绝对值； 将所述质量符合度映射到所述分级标准的质量等级区间，建立所述多层竹木墙板的质量等级对应关系； 对所述质量等级对应关系进行等级判定，得到所述多层竹木墙板的目标质量等级。

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