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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于振动与红外图像融合的软包密封性检测设备及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：CN118706336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202410883193.3，技术领域涉及：G01M3/00；该发明授权基于振动与红外图像融合的软包密封性检测设备及方法是由魏长赟;吴志超;韩辉;包宇航;王啸海;董昊晨设计研发完成，并于2024-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于振动与红外图像融合的软包密封性检测设备及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于振动与红外图像融合的软包密封性检测方法及设备。检测方法包括：步骤S1，获取软包振动信号和红外图像数据；步骤S2，对软包封口红外图像进行自适应ROI区域提取；步骤S3，对软包封口振动信号和红外图像进行预处理，包括噪声滤波和信号增强；步骤S4，将提取的振动信号和红外图像特征输入多模态融合模型进行训练；步骤S5，使用训练好的多模态融合模型对待测振动信号和红外图像进行联合分析和缺陷检测；步骤S6，对检测结果进行评估和缺陷定位。本发明综合利用了振动信号和红外图像的信息，提高了检测的准确性和鲁棒性；采用无监督学习方法，不需要事先标注大量训练样本，简化了模型训练过程；通过多模态融合，相较于传统算法，具有更高的检测精度和更强的适应性。

本发明授权基于振动与红外图像融合的软包密封性检测设备及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于振动信号与红外图像融合的软包密封性检测方法，利用一种基于振动与红外图像融合的软包密封性检测设备，检测设备包括相机支架、红外热像仪、热封夹具、光电传感器、PLC、交换机、工控机、振动传感器、弹簧、固定支架、挤压装置、传送带以及显示器； 所述红外热像仪安装在相机支架上，红外热像仪的位置对准热封夹具，用于捕捉封口红外图像，将数据传输给交换机；热封夹具上还安装有光电传感器，所述光电传感器依次连接PLC、交换机，所述交换机连接工控机； 所述传送带上设置有挤压装置，所述挤压装置通过固定支架固定在传送带上，所述挤压装置通过弹簧来进行弹性支撑，所述挤压装置上还设有振动传感器，所述振动传感器将数据传输给工控机，所述工控机连接显示器； 其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，获取软包振动信号和红外图像数据； 步骤S2，对软包封口红外图像进行自适应ROI区域提取； 步骤S3，对软包封口振动信号和红外图像进行预处理，包括噪声滤波和信号增强； 步骤S4，将提取的振动信号和红外图像特征输入多模态融合模型进行训练； 多模态融合网络包括振动信号特征提取模块、红外图像特征提取模块、特征融合模块和判别模块； 所述的振动信号特征提取模块，选用一维卷积神经网络作为振动信号的特征提取器，首先，输入层接收形状为信号长度和信号通道数的数据；随后，使用了三个卷积层，每个卷积层后跟一个ReLU激活函数，分别包含64、32和16个卷积核，大小分别为3、5和7，步长均为1；紧接着是三个最大池化层，池化窗口大小为2，步长为2，用于降低特征维度；然后是扁平化层，将池化层的输出展平为一维向量；接着是一个全连接层，含有128个神经元，并接一个ReLU激活函数；最后，输出层采用sigmoid激活函数，用于二分类问题的概率输出； 所述红外图像特征提取模块，采用经典的卷积神经网络架构ResNet50作为红外图像的特征提取器；ResNet-50模型由4个残差块组成，每个残差块内部包含若干卷积层，以及跳跃连接； 所述特征融合模块，首先，对来自振动信号和红外图像特征提取器的特征向量进行归一化和缩放处理，以确保它们具有相似的尺度和范围；接着，考虑引入注意力机制来调节每个模态特征的贡献，以动态地调整特征的融合程度，从而更好地捕获不同模态之间的相关性和重要性；在确定特征的顺序和排序后，将经过处理和调整的振动信号和红外图像的特征向量沿着特征维度进行拼接，即将它们在特征维度上堆叠在一起；最后，通过加权求和的方式将两个模态的特征信息融合在一起，形成最终的融合特征表示； 步骤S5，使用训练好的多模态融合模型对待测振动信号和红外图像进行联合分析和缺陷检测； 步骤S6，对检测结果进行评估，通过异常得分判断软包装封口是否存在缺陷，若存在缺陷，对缺陷部分进行定位。

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