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龙图腾网获悉昆山兴鸿蒙电子有限公司申请的专利基于图像识别的线缆芯线偏心自动检测补偿方法及系统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：CN121414752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511992247.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像识别的线缆芯线偏心自动检测补偿方法及系统是由朱绪东;徐玉杰;霍文杰;丁丽萍设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的线缆芯线偏心自动检测补偿方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像识别的线缆芯线偏心自动检测补偿方法及系统，属于电缆制造中的质量控制技术领域，在横截面方向实时采集运行中线缆的图像，提取芯线与护套边界轮廓，计算芯线偏心向量；将偏心向量输入神经网络识别模型，预测下一时刻的偏心趋势，并与预设阈值进行比较；若偏心超限，则基于当前与预测偏心向量差值，结合设备结构波动特征与位移响应特征，计算补偿位移用于调整模芯或导向轮位置，进而更新挤出路径并继续闭环控制；本发明具备预测性强、响应精度高、适应复杂工况的优点，可实现芯线偏心的高精度实时调控，提升微细线缆产品的一致性与成品率。

本发明授权基于图像识别的线缆芯线偏心自动检测补偿方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的线缆芯线偏心自动检测补偿方法，其特征在于：包括： 在横截面方向采集运行中线缆的实时图像，包含芯线边界和护套边界的灰度或颜色信息； 对所述实时图像进行边缘提取与边界分割，分别识别出芯线区域轮廓与护套区域轮廓，计算芯线质心坐标与护套圆心坐标，获得芯线偏心向量ΔP； 将所述芯线偏心向量ΔP输入至神经网络识别模型，对偏心趋势进行拟合与预测，输出预计下一时刻的偏心向量ΔP'，并判断其是否超出预设阈值ε； 所述输出预计下一时刻的偏心向量ΔP'，包括：按照时间顺序对连续采集的多组芯线偏心向量ΔP进行序列化处理，构建包含至少N个历史偏心向量的数据序列，并对数据序列进行归一化处理，作为神经网络识别模型的输入样本；基于输入样本构建偏心趋势预测用的神经网络识别模型，所述神经网络识别模型包括输入层、至少一层隐藏层和输出层，通过反向传播算法对模型权重进行训练；将最新的偏心向量数据序列输入至训练完成的神经网络识别模型，输出对应于下一采样时刻的预计芯线偏心向量ΔP'，并将所述预计芯线偏心向量ΔP'的模值与预设阈值ε进行比较； 若ΔP'ε，则基于ΔP与ΔP'计算补偿位移ΔX，所述补偿位移ΔX用于调整线缆挤出机模芯或导向轮的当前位置以抵消芯线偏移趋势； 所述基于ΔP与ΔP'计算补偿位移ΔX，包括：若ΔP'ε，获取当前采样时刻对应的芯线偏心向量ΔP以及由神经网络识别模型输出的下一采样时刻偏心向量ΔP′；基于所述芯线偏心向量ΔP与偏心向量ΔP′进行向量差值运算，得到芯线偏心变化向量ΔD；根据所述芯线偏心变化向量ΔD，结合线缆挤出设备的结构波动特征与位移响应特征，对所述芯线偏心变化向量ΔD进行比例映射计算，得到用于抵消芯线偏心变化趋势的补偿位移ΔX；其中，获取线缆挤出设备在稳定运行状态下的结构波动特征参数，包括模芯相对挤出轴线的周期性偏移幅值以及对应的波动频率；获取线缆挤出设备的位移响应特征参数，所述位移响应特征参数表征挤出设备在单位控制输入作用下产生的实际位移容错量； 执行补偿位移ΔX后，更新挤出路径，继续采集新图像。

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