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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利一种融合视听信息的砂带磨削材料去除率感知测量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：CN117584044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202311556628.5，技术领域涉及：B24B49/00；该发明授权一种融合视听信息的砂带磨削材料去除率感知测量方法是由王妮娜;庞婉静;陈虎;刘帅;张广鹏设计研发完成，并于2023-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合视听信息的砂带磨削材料去除率感知测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了种融合视听信息的砂带磨削材料去除率感知测量方法，该方法包括：1单工况下采集视觉火花图像和声音信号；2对采集到的信号进行预处理；3对单工况下的稀疏样本建立机器学习集成树材料去除率感知测量模型和密集样本的建立深度卷积神经网络材料去除率感知测量模型；将建立的单工况模型迁移到多工况条件下；4对多工况下的稀疏样本，建立基于特征和模型迁移的混合迁移模型，对多工况下的缺乏样本条件下，建立对抗式自适应深度迁移学习模型。本发明的方法迁移效果良好，节省了多工况下数据采集和标签划分的工作，降低了多工况下砂带磨削材料率测量成本，提升了材料去除率感知测量模型的泛化能力和鲁棒性。

本发明授权一种融合视听信息的砂带磨削材料去除率感知测量方法在权利要求书中公布了：1.一种融合视听信息的砂带磨削材料去除率感知测量方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤一：砂带磨削过程中视觉火花图像和磨削声音信息的采集； 其中，视觉火花图像信号和磨削声音信息构成视听信息； 步骤二：对视听信息的预处理； 步骤三：根据处理后的视听信息，建立基于单工况下的视听融合材料去除率感知测量模型； 步骤四：建立基于多工况下的视听融合的迁移学习材料去除率感知测量模型：将基于单工况下的视听融合材料去除率感知测量模型迁移到基于多工况下的视听融合的迁移学习材料去除率感知测量模型； 步骤三中建立基于单工况下的视听融合材料去除率感知测量模型的方法如下： 步骤3.1：根据采集的视听信息的样本数量将单工况样本分为稀疏样本和密集样本； 步骤3.2：针对稀疏样本的视听信息建立基于机器学习算法的集成树模型； 步骤3.3：针对密集样本的视听信息建立基于深度学习算法的材料去除率感知测量模型； 步骤3.2中针对稀疏样本的视听信息建立基于机器学习算法的集成树模型的方法如下： 步骤3.2.1：对步骤二预处理后的视觉火花图像进行特征提取，包括颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征； 步骤3.2.2：对步骤二中的有效的磨削声音信息提取时域、频域和时频域特征； 步骤3.2.3：针对步骤3.2.1和步骤3.2.2中提取的视觉火花图像和磨削声音信息特征进行特征选择和优化，得到与材料去除率最相关的特征子集； 步骤3.2.4：将步骤3.2.3中得到的视听信息的特征子集输入到基于LightGBM的集成树模型中，调节学习率，叶子数量，模型树的最大深度，随特征选择数量和随机重采样的数量，训练树模型； 步骤3.2.5：根据步骤3.2.4中得到基于集成树模型的材料去除率数值，与实测的材料去除率数值进行对比，计算相应的模型评估参数； 步骤3.2.6：将评估参数的值作为优化目标，得到基于单工况稀疏样本的视听信息的材料去除率感知测量模型。

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