买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东聚远机器人科技有限公司申请的专利基于多模态视觉融合的工业设施自主巡检与智能诊断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：CN120495263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510645802.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多模态视觉融合的工业设施自主巡检与智能诊断方法是由张亚松;朱敏;刁振中设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态视觉融合的工业设施自主巡检与智能诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体为基于多模态视觉融合的工业设施自主巡检与智能诊断方法，包括以下步骤：获取多帧接缝图像提取纹理点阵，分析位移频次评估稳定性，计算角度差分识别形变构面，检测图像与点云重叠筛选异常区块生成融合集合，识别光谱跳变映射图定位边界区域，提取频次分析路径重复率识别异常聚焦位置生成诊断清单。本发明中，通过多帧图像纹理点阵位移追踪，提升动态异常区域识别精度，三维点云角度差分捕捉微小形变，增强结构异常检测，提高多模态异常判定准确率，细化异常特征，巡检路径频次与异常聚集分析，定位高频异常区域，优化巡检资源配置，强化风险防控，突破设备表面感知与异常定位局限。

本发明授权基于多模态视觉融合的工业设施自主巡检与智能诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态视觉融合的工业设施自主巡检与智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取工业泵体外壳接缝区域拍摄的多帧图像序列，提取每帧中的边缘纹理点阵，识别相邻帧间点阵位移频次，分析像素运动幅度评估其纹理稳定性，生成时间序列纹理变化图谱； 所述时间序列纹理变化图谱的步骤具体为： S101：获取工业泵体外壳接缝区域拍摄的多帧图像序列，提取单帧像素矩阵，对灰度梯度执行方向性差分运算，提取局部梯度区域像素点，按坐标组建边缘纹理点阵，逐帧记录坐标集，生成接缝纹理点阵序列； S102：基于所述接缝纹理点阵序列，对相邻帧对应点阵坐标执行差分位移计算，统计位移值超出稳定阈值像素的次数，按像素点汇总异常频次，得到接缝区域纹理偏移频次分布值； S103：调用所述接缝区域纹理偏移频次分布值，匹配多模态巡检库中同类接缝正常状态频次分布，识别差异区间占比与超标点比例，标记异常点位，绘制对应时间帧与异常点占比曲线，生成时间序列纹理变化图谱； S2：基于所述时间序列纹理变化图谱对应的关键区域，提取区域的三维点云数据，对物体表面在连续时刻的方向变化趋势进行角度差分计算，识别空间形态的变化片段，得到时序点云形变构面集； 所述时序点云形变构面集的步骤具体为： S201：基于所述时间序列纹理变化图谱对应的关键区域，提取巡检时刻对应区域的三维点云数据，识别点位坐标并进行时刻间空间匹配，分析匹配点的三维偏移向量及方向变化，生成巡检时序偏移方向数据集； S202：调用所述巡检时序偏移方向数据集，计算连续时刻空间片段的角度差，筛选角度变化超过阈值的片段，并结合连通性与变化持续性进行归并，提取区域特征轮廓，得到时序点云形变构面集； S3：调用所述时序点云形变构面集对应位置的图像片段，检测图像纹理强度与点云突变密度在空间坐标系中的重叠分布，筛选同步存在纹理扰动与结构偏移的像素区块，生成多模态异常融合区块集合； S4：定位所述多模态异常融合区块集合，识别对应区域在指定波段下的光谱反射率序列，对每个像素点光谱值进行梯度扫描，识别边界跳变区域，得到局部光谱跳变映射图。

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山东聚远机器人科技有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新区舜华路街道新泺大街1166号奥盛大厦2号楼2507室；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。