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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于耦合振子模型的码识别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：CN116363666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310404687.4，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权基于耦合振子模型的码识别方法是由李祝春;赵晓雪;傅维晨设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于耦合振子模型的码识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及码识别技术领域，特别涉及一种用于码识别的耦合振子模型及码识别方法。方法包括：获取标准模式组和缺陷模式；将多个标准模式进行分组；针对每个分组，建立该分组相应的耦合振子模型，该模型包括非耦合项；通过选取合适的非耦合项的强度的值，以利用该耦合振子模型对缺陷模式进行识别，以输出该分组中与缺陷模式最接近的一个标准模式；汇总所有分组中输出的标准模式，并将其作为新的标准模式组，通过重复分组和识别过程，最终得出与缺陷模式最接近的一个标准模式。本方案，能够降低识别过程的计算量，提高码识别速度。

本发明授权基于耦合振子模型的码识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于耦合振子模型的码识别方法，其特征在于，所述耦合振子模型包括耦合项和非耦合项；所述耦合振子模型为： 其中，是对的一次求导，是表示第个相振子在时刻的相位值，是表示第个相振子在时刻的相位值，为振子数量，为所述耦合振子模型的连接拓扑，为非耦合项的强度； 所述方法包括： S1、获取对应标准图像的标准模式组和对应待识别图像的缺陷模式； S2、将所述标准模式组中的多个标准模式进行分组； S3、针对每一个分组，确定该分组中是否包括一个标准模式，若是，则直接将该标准模式输出为该分组中与所述缺陷模式最接近的标准模式；若否，则针对该分组执行S4； S4、针对该分组建立对应的耦合振子模型；并根据该分组中标准模式的数量和标准模式之间的关系，确定所述耦合振子模型中非耦合项的强度的取值，并利用所述耦合振子模型输出该分组中与所述缺陷模式最接近的标准模式； S5、汇总所有分组中输出的标准模式，并确定当前汇总的标准模式的数量是否为一个，若是，则将所述缺陷模式识别为该当前汇总的标准模式；否则，将当前汇总的标准模式作为新的标准模式组，并针对新的标准模式组执行S2。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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