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龙图腾网获悉中国民用航空飞行学院申请的专利基于多模态数据融合的工件质量实时检测方法、装置、设备、介质及产品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：CN119991656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510458070.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于多模态数据融合的工件质量实时检测方法、装置、设备、介质及产品是由朱健健;毕桃;石建;王俊;李梦;赵欣;付尧明;白文鹏;吕会扬;高泽远;孟宇阳;蒋仕豪;刘海博设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合的工件质量实时检测方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据融合的工件质量实时检测方法、装置、设备、介质及产品，属于人工智能技术领域。方法包括：利用所述摄像机获取目标工件的图像，以及，利用所述传感器获取生产所述目标工件期间生产设备所对应的时间序列运行参数；将所述图像和所述时间序列运行参数输入至预先训练好的检测模型中，以获取所述检测模型输出的质量检测结果；以利用检测模型将所述图像特征向量和所述时间特征向量映射至相同维度，并利用注意力机制计算两个模态之间的注意力权重，利用注意力权重将所述图像特征向量和所述时间特征向量进行特征融合；并基于融合特征对所述目标工件进行质量检测，得到质量检测结果。本发明能够提高实时检测的准确性。

本发明授权基于多模态数据融合的工件质量实时检测方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的工件质量实时检测方法，其特征在于，应用于检测系统中的边缘设备，所述检测系统还包括与所述边缘设备相连的摄像机和传感器；所述摄像机用于对生产线上生产的工件进行实时监控，所述传感器用于对生产设备的运行参数进行实时监测；所述方法包括： 利用所述摄像机获取目标工件的图像，以及，利用所述传感器获取生产所述目标工件期间生产设备所对应的时间序列运行参数； 将所述图像和所述时间序列运行参数输入至预先训练好的检测模型中，以获取所述检测模型输出的质量检测结果； 所述检测模型对输入信息的处理过程包括：利用图像处理模块对所述图像进行特征提取，得到图像特征向量；利用长短期记忆模块对所述时间序列运行参数捕获时间依赖特征，得到时间特征向量；利用多模态特征融合模块将所述图像特征向量和所述时间特征向量映射至相同维度，并利用注意力机制计算两个模态之间的注意力权重，利用注意力权重将所述图像特征向量和所述时间特征向量进行特征融合；利用分类模块基于融合特征对所述目标工件进行质量检测，得到质量检测结果； 进行特征融合的注意力权重是基于当前输入信息的质量进行动态更新的；所述检测模型对输入信息的处理过程还包括：利用第一质量自评估模块基于所述图像确定图像清晰度和或信噪比中的至少一种，并根据所述图像清晰度和或所述信噪比，得到第一分值；所述第一分值与所述图像清晰度所述信噪比呈正相关；利用第二质量自评估模块基于若干个前序工件在生产期间生产设备分别对应的时间序列前序运行参数，确定时间序列运行参数的波动程度；并根据波动程度得到第二分值；所述第二分值与波动程度呈正相关；所述前序工件为生产线上先于所述目标工件之前生产的工件，且所述前序工件与所述目标工件为相同类型的工件；将所述第一分值和所述第二分值映射为调制系数，并利用调制系数与检测模型中训练好的固定注意力权重相乘，得到更新后的注意力权重；以利用所述多模态特征融合模块按照更新后的注意力权重进行所述特征融合，使得低质量的模态数据贡献降低； 在得到质量检测结果之后，还包括：若所述质量检测结果为所述目标工件具有质量问题，则利用相邻若干个前序工件和相邻若干个后序工件的质量检测结果，确定所述目标工件的质量问题是否由运行参数导致；若是，则从运行参数中定位出导致该结果的目标运行参数，以对所述目标运行参数进行在线调整； 所述确定所述目标工件的质量问题是否由运行参数导致，包括：若相邻若干个前序工件的质量检测结果为不具有质量问题，且相邻若干个后序工件的质量检测结果为具有质量问题，则基于相邻若干个前序工件所对应的时间序列运行参数，计算每一个运行参数的第一均值；并基于所述目标工件和相邻若干个后序工件所对应的时间序列运行参数，计算每一个运行参数的第二均值；若存在目标运行参数的第一均值与第二均值的差值大于设定阈值，则确定所述目标工件的质量问题是否由所述目标运行参数导致的； 在对所述目标运行参数进行在线调整时，将所述目标运行参数向对应第一均值的方向调整，以使调整后所述目标运行参数的均值与所述第一均值的差值不大于所述设定阈值。

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