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龙图腾网获悉常州海图信息科技股份有限公司申请的专利一种基于机器视觉的立井提升箕斗衬板损伤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：CN120219373B 。

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：202510665162.5，技术领域涉及：G06F16/50；该发明授权一种基于机器视觉的立井提升箕斗衬板损伤检测方法是由谢国龙;徐卫星;肖涛;韩兆宇设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的立井提升箕斗衬板损伤检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的立井提升箕斗衬板损伤检测方法，涉及机器视觉技术领域，包括，采集多模态数据流并进行预处理，利用时间戳同步对多模态数据流进行时空对齐，输出多模态数据集；构建多尺度特征金字塔，提取局部细节特征和捕捉全局形变特征，利用强化学习动态分配不同尺度特征的权重，经过预训练生成动态多尺度损伤检测模型；根据三维形变报告，当检测到未记录的损伤类型时，将异常样本传输至云端，通过联邦学习框架更新动态多尺度损伤检测模型。本发明通过多模态时空对齐与跨模态注意力融合机制，提升矿井复杂环境下损伤检测的鲁棒性和准确性。

本发明授权一种基于机器视觉的立井提升箕斗衬板损伤检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的立井提升箕斗衬板损伤检测方法，其特征在于：包括， 采集多模态数据流并进行预处理，利用时间戳同步对多模态数据流进行时空对齐，输出多模态数据集； 构建跨模态注意力融合网络，提取并融合多模态特征，通过对比学习策略优化多模态特征空间分布，生成增强型损伤特征，具体步骤如下， 提取可见光图像的纹理特征、三维点云的形变梯度特征及振动信号的频谱异常特征，进行空间对齐，生成对齐后的多模态特征组； 根据对齐后的多模态特征组构建跨模态注意力融合网络，通过动态积分注意力机制计算可见光图像纹理特征与振动信号的频谱特征的时空关联权重，结合三维点云的形变梯度特征进行加权融合，生成融合特征向量； 对融合特征向量进行对比学习优化，通过构建正负样本对计算多模态对比散度损失，优化特征空间分布，生成增强型损伤特征； 构建多尺度特征金字塔，提取局部细节特征和捕捉全局形变特征，利用强化学习动态分配不同尺度特征的权重，经过预训练生成动态多尺度损伤检测模型； 部署至边缘计算设备，对多模态数据流进行逐帧推理，结合连续帧检测结果触发报警，生成损伤区域的三维形变报告； 根据三维形变报告，当检测到未记录的损伤类型时，将异常样本传输至云端，通过联邦学习框架更新动态多尺度损伤检测模型。

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