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龙图腾网获悉苏州利来工业智造股份有限公司申请的专利一种融合多源传感数据的金属板表面缺陷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：CN121499764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610030736.6，技术领域涉及：G01N33/2045；该发明授权一种融合多源传感数据的金属板表面缺陷检测方法是由骆小龙;洪帅;杨勇民设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多源传感数据的金属板表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种融合多源传感数据的金属板表面缺陷检测方法，包括采集待检金属板表面的多源数据；提取表面轧制条纹的特征参数；将金属板表面划分为子区域，建立多模态特征指纹库；根据金属板三维形貌数据，重建金属板表面的高度场分布；将多源数据投影到重建的三维曲面上，建立对应关系；提取当前扫描区域的轧制条纹特征，与多模态特征指纹库进行匹配，计算条纹相位的相对差异，修正多源数据的相对位置偏移；采集配准后的涡流电磁数据，获得多源特征数据；建立缺陷关联性判据，获得缺陷类型的特征参数响应模式；将多源特征数据与缺陷关联性判据进行匹配，确认为真实缺陷；不匹配时，标记为疑似缺陷和或非缺陷特征。

本发明授权一种融合多源传感数据的金属板表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多源传感数据的金属板表面缺陷检测方法，其特征在于，包括： 采集待检金属板表面的多源数据；提取金属板表面轧制条纹的特征参数；将金属板表面划分为子区域，为每个子区域建立包含轧制条纹特征参数的多模态特征指纹库； 多源数据包括视觉图像数据和激光形貌数据；所述特征参数包括从视觉图像数据中提取的条纹方向角和空间周期、从激光形貌数据中提取的表面起伏周期和幅度； 将金属板表面划分为子区域的步骤包括：对视觉图像数据进行二维傅里叶变换，在频域中识别轧制条纹对应的主导空间频率峰，通过反变换和峰值定位获得条纹的方向角和空间周期；对激光形貌数据沿垂直于轧制方向提取表面轮廓曲线，通过一维傅里叶分析提取表面起伏的周期性成分和幅度；验证视觉图像数据和激光形貌数据中提取的轧制条纹方向角的偏差和空间周期的偏差，将满足条件的区域确定为有效配准区域；根据有效配准区域在冷轧过程中的表面质量分布规律，将金属板表面划分为头部过渡区、尾部过渡区、边部区域和中心稳定区；针对不同功能区域设置不同的子区域尺寸，为每个子区域提取并存储轧制条纹的方向角、空间周期和起伏幅度，建立子区域的多模态特征指纹； 根据实时测量的金属板三维形貌数据，重建金属板表面的高度场分布；将多源数据投影到重建的三维曲面上，建立像素与板面物理位置的对应关系；提取当前扫描区域的轧制条纹特征，分别与多模态特征指纹库进行匹配，通过计算条纹相位的相对差异，修正多源数据的相对位置偏移； 采集配准后同一位置的涡流电磁数据，并提取阻抗特征，结合提取缺陷区域中多源数据的灰度特征和深度特征，获得多源特征数据； 建立缺陷关联性判据，获得缺陷类型的特征参数响应模式；将多源特征数据与缺陷关联性判据进行匹配，当特征数据的组合模式与缺陷类型的响应模式相符时，确认为真实缺陷；不匹配时，标记为疑似缺陷和或非缺陷特征； 所述缺陷关联性判据的建立包括：采集包含已知缺陷类型的标准样本，所述缺陷类型包括划伤缺陷和压痕缺陷；对标准样本进行多源数据采集，从视觉图像数据中提取灰度特征，包括灰度对比度、边缘梯度和形状特征，从激光形貌数据中提取深度特征，包括深度异常值、宽度、边缘坡度和粗糙度变化，从涡流电磁数据中提取阻抗特征，包括阻抗变化幅度和相位偏移；对每种缺陷类型的标准样本数据进行统计分析，计算各特征参数的均值、方差和分布范围；分析不同缺陷类型的响应模式，确定各特征参数之间的关联模式，其中划伤缺陷的关联模式为视觉灰度对比度、激光深度异常值和涡流阻抗变化幅度均呈现异常，压痕缺陷的关联模式为激光深度异常值显著但涡流阻抗变化低于划伤引起的阻抗变化；建立缺陷类型的多维特征空间，定义特征参数的合理取值范围和参数间的约束关系； 将多源特征数据与缺陷关联性判据进行匹配包括： 对配准后的同一板面位置，获得多源特征数据；计算多源特征数据与缺陷关联性判据中各缺陷类型特征空间的相似度；验证多源特征数据是否满足某一缺陷类型的参数约束关系；当多源特征数据符合缺陷类型的特征空间，且满足相应的参数约束关系时，将位置判定为缺陷类型的真实缺陷；当特征向量与已知缺陷类型的特征空间距离均大于第一距离阈值，和或不满足任何一种缺陷类型的参数约束关系时，将位置标记为疑似缺陷和或非缺陷特征。

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