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龙图腾网获悉闽江师范高等专科学校;数字(福建)传动科技有限公司申请的专利一种机器视觉与大数据融合的线性滑轨缺陷识别预测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：CN120411794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510911184.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种机器视觉与大数据融合的线性滑轨缺陷识别预测系统是由谢少潮;许鸿萍;刘榕杰;郭而禄设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器视觉与大数据融合的线性滑轨缺陷识别预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业自动化检测与智能运维技术领域，尤其为一种机器视觉与大数据融合的线性滑轨缺陷识别预测系统，包括机器视觉采集模块、时序特征提取模块、大数据分析平台、缺陷预测与决策模块等；机器视觉采集模块通过环形相机阵列与多角度光源获取滑轨图像，经运动补偿确保采集质量；时序特征提取模块利用时空注意力模型挖掘缺陷特征；大数据分析平台关联多源数据构建缺陷演化图谱；缺陷预测与决策模块基于双目标强化学习输出剩余寿命预测及维护指令，动态模型更新单元依误差优化模型。本发明实现线性滑轨缺陷的高精度识别、前瞻性预测与智能化决策，可有效提升设备可靠性，降低运维成本，适应复杂工业环境，具有广泛应用价值。

本发明授权一种机器视觉与大数据融合的线性滑轨缺陷识别预测系统在权利要求书中公布了：1.一种机器视觉与大数据融合的线性滑轨缺陷识别预测系统，其特征在于：包括： 机器视觉采集模块：由环形布置的高分辨率工业相机阵列、多角度光源组件及运动补偿单元构成，用于采集线性滑轨表面的多光谱图像序列； 时序特征提取模块：基于改进的时空注意力融合模型，提取缺陷的几何特征、纹理特征及位置偏移量； 大数据分析平台：包括历史缺陷数据库与协同分析引擎，用于关联实时缺陷特征与材料应力数据、环境温湿度日志和设备运行振动频谱； 所述协同分析引擎通过以下步骤构建缺陷演化图谱： 构建三维张量，其三个维度分别对应缺陷类型数量、振动频谱频段划分数量和材料应力区间数量； 采用Tucker分解法，将该三维张量分解为一个核心张量与三个因子矩阵的乘积之和，其中核心张量表征跨维度耦合关系，残差张量表示分解误差； 基于张量分解结果，构建缺陷演化知识图谱，以图形化方式展示缺陷类型、发展阶段与设备运行参数之间的因果关系； 缺陷预测与决策模块：基于双目标强化学习模型输出剩余寿命预测值、失效风险等级及维护决策指令，所述双目标强化学习模型按以下规则运行： 状态空间包含缺陷数量、缺陷面积扩展速率、环境湿度、温度及振动加速度幅值； 奖励函数由精度奖励项和成本惩罚项线性加权组成： 精度奖励项计算为1减去预测剩余寿命与真实剩余寿命的绝对误差相对于真实剩余寿命的比值； 成本惩罚项计算为执行动作的维修成本与最大允许维修成本阈值的比值的负数； 动态模型更新单元：根据预测误差触发参数迁移学习，所述动态模型更新单元在预测剩余寿命与真实剩余寿命的绝对误差超过真实剩余寿命的15%时触发，参数更新过程包含： 计算经验回放池中所有样本的预测Q值与目标Q值之间的均方误差； 增加迁移正则化项，迁移正则化项为当前模型参数与预训练基础模型参数的欧氏距离平方； 通过梯度下降法更新模型参数。

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