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龙图腾网获悉常州艾克瑞特衡器有限公司;湖北省计量测试技术研究院申请的专利基于物联网的砝码计量数据采集与溯源管理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：CN120258026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510737683.7，技术领域涉及：G06K17/00；该发明授权基于物联网的砝码计量数据采集与溯源管理方法及系统是由陈露;虞建忠;樊宁君;何成;张毅;龙翔;王咏词;丁寅莹;张馨月设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的砝码计量数据采集与溯源管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于物联网的砝码计量数据采集与溯源管理方法及系统，涉及物联网技术领域，包括通过在砝码中植入RFID电子标签，采集环境参数和重量数据，结合深度学习算法建立环境参数与砝码重量的映射关系，进行多维度环境补偿和热膨胀系数修正，并利用区块链技术构建自适应溯源链结构，实现计量数据的安全存储和全过程追溯。本发明提高了砝码计量的准确性，实现了计量数据的可信溯源，保障了计量过程的安全性。

本发明授权基于物联网的砝码计量数据采集与溯源管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于物联网的砝码计量数据采集与溯源管理方法，其特征在于，包括： 将存储有砝码身份信息的RFID电子标签植入砝码本体，通过环境参数传感器采集温度参数、湿度参数和气压参数，采集砝码重量数据；将砝码身份信息、环境参数、砝码重量数据和计量标准器具信息进行时间戳标记后组成计量原始数据； 通过物联网通信模组将计量原始数据发送至边缘计算服务器进行数据平滑预处理，将预处理后的数据传输至云端数据处理服务器，所述云端数据处理服务器基于深度学习算法建立环境参数与砝码重量的映射关系，根据温度参数、湿度参数和气压参数的耦合关系对砝码重量数据进行多维度环境补偿，结合砝码材料特性进行热膨胀系数修正，生成计量校准数据，包括：采用深度学习算法构建多分支注意力网络结构，所述多分支注意力网络结构包括时间流和空间流双流架构，对多尺度特征进行自适应融合得到映射结果；基于所述映射结果，采用卡尔曼滤波和小波变换对环境参数进行时空维度补偿，构建温度参数、湿度参数和气压参数非线性耦合关系并结合材料热力学计算和分子动力学模拟进行物理维度补偿；所述多维度环境补偿还包括智能维度补偿：构建异构图神经网络对环境参数交互关系进行建模，将温度参数、湿度参数和气压参数作为图网络节点，通过注意力边卷积层捕获参数间的动态关联，并引入跳跃连接保留历史交互信息；设计双重奖励机制的深度强化学习模型动态调整补偿策略，所述双重奖励机制包括环境稳定性奖励和测量精度奖励，采用基于优势函数的策略梯度算法优化补偿动作；构建迁移学习和多任务学习的混合架构，通过共享表示层提取环境参数的通用特征，利用自适应特征对齐消除不同工况下的分布差异，并结合多头注意力机制进行特征的细粒度表达，完成补偿策略的优化；对补偿后的数据进行多尺度热膨胀修正，在晶格尺度上建立应力应变张量描述热变形特性并计算原子振动对体积变化的贡献；在微观尺度上通过晶界滑移效应的动力学模拟和位错运动分析确定热膨胀关联特征；在宏观尺度上建立多尺度热力学方程组将弹性形变与热膨胀进行耦合计算；将修正后的数据输入校准数据生成模块，对数据进行异常值检测和滤波去噪，对深度学习预测结果、多维度环境补偿结果和热膨胀修正结果进行自适应加权融合，生成计量校准数据；同时基于历史计量数据预测砝码的磨损速率； 构建安全隔离架构，基于所述安全隔离架构对计量校准数据和预测的磨损速率进行加密处理，构建包含基础链和扩展链的自适应溯源链结构，通过分层共识机制将所述计量校准数据和磨损速率预测结果写入区块链网络形成计量全过程的溯源信息链；建立基于行为特征的访问控制策略，根据异常评分触发分级响应措施，向用户终端提供溯源分析结果。

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常州艾克瑞特衡器有限公司;湖北省计量测试技术研究院，其通讯地址为：213321 江苏省常州市溧阳市别桥镇兴城东路96号；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”。