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龙图腾网获悉芝研智能科技(嘉兴)有限公司申请的专利一种物料多模态X光异物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：CN120446171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510947165.8，技术领域涉及：G01N23/02；该发明授权一种物料多模态X光异物检测方法是由金康虎设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物料多模态X光异物检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及物料检测技术领域，公开了一种物料多模态X光异物检测方法，该方法获取多模态X光采集系统输出的透射灰度时序阵列及散射光子能谱分布矩阵，经跨模态特征交互编码生成复合特征体，构建材质‑轮廓关联节点化拓扑网络，模拟异物特征传导路径并输出关联置信度值集合，进行时空维度映射变换生成异物‑检测耦合预测曲面，计算灵敏度调整因子并生成标准化耦合系数热力云图，提取检测量化指标集并与预设基准范围动态匹配，当指标超界时生成调控方案。该方法提高了异物检测的准确性、可靠性和实时性，可适应复杂场景的检测需求。

本发明授权一种物料多模态X光异物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种物料多模态X光异物检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多模态X光采集系统输出的透射灰度时序阵列及散射光子能谱分布矩阵，通过跨模态特征交互编码生成包含材质-轮廓耦合特征的复合特征体，包括：对所述透射灰度时序阵列进行短时傅里叶时频分解，生成多频段透射特征张量；对所述散射光子能谱分布矩阵进行基于结构元素的数学形态学滤波，输出异物区域的能谱增强矩阵；将所述多频段透射特征张量与所述能谱增强矩阵输入双分支交叉注意力网络进行跨模态特征融合，通过材质-轮廓耦合损失函数优化融合权重，生成所述复合特征体； 基于所述复合特征体的时空坐标参数，构建材质-轮廓关联节点化拓扑网络； 将所述拓扑网络的节点连接权重输入特征传导模型，模拟异物特征传导路径，并输出路径中相邻节点的关联置信度值集合； 根据所述关联置信度值集合，对所述复合特征体进行时空维度映射变换，建立微观异物轮廓变化率序列与宏观检测灵敏度累积量的双向映射方程，生成异物-检测耦合预测曲面； 基于所述异物-检测耦合预测曲面，计算各检测区域的灵敏度调整因子，将所述调整因子与对应位置的关联置信度值进行非线性协方差张量运算，生成标准化异物-检测耦合系数热力云图； 对所述耦合系数热力云图实施多尺度特征提取，提取包括材质突变梯度、轮廓复杂度熵、检测收敛稳定性的检测量化指标集，并与预设基准范围进行动态匹配； 当任一检测量化指标超出预设基准边界时，生成包含射线参数重配置序列和检测模式切换策略的调控方案。

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