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龙图腾网获悉江苏智慧工场技术研究院有限公司;无锡龙之翔机械有限公司申请的专利一种基于机器视觉的电动车减震器缺陷检测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：CN120668682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511158362.8，技术领域涉及：G01N21/95；该发明授权一种基于机器视觉的电动车减震器缺陷检测方法及系统是由王俊;王培栋;曹斌;范鸿峰;陈龙山;倪伟东设计研发完成，并于2025-08-19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电动车减震器缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及减震器缺陷检测技术领域，公开了一种基于机器视觉的电动车减震器缺陷检测方法及系统，该方法包括通过高分辨率成像采集设备采集多角度光源照射下的初始图像集合；根据初始图像集合进行去噪滤波处理，得到清晰图像数据；根据清晰图像数据进行缺陷分类和空间分布分析，得到包含缺陷类型和缺陷空间分布的表面特征向量；根据表面特征向量进行振动幅值采集和相位角测量操作，并进行频谱分析构建性能参数向量；根据性能参数向量和表面特征向量进行数据融合，得到融合特征；将融合特征输入到预先构建的关联预测模型中，得到缺陷预测数据；根据缺陷预测数据进行缺陷影响程度分析，得到缺陷评估结果。本发明为减震器质量控制和性能优化提供依据。

本发明授权一种基于机器视觉的电动车减震器缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的电动车减震器缺陷检测方法，其特征在于，包括： 通过高分辨率成像采集设备采集多角度光源照射下的初始图像集合； 根据所述初始图像集合进行去噪滤波处理，得到清晰图像数据； 根据所述清晰图像数据进行缺陷分类和空间分布分析，得到包含缺陷类型和缺陷空间分布的表面特征向量； 根据所述表面特征向量进行振动幅值采集和相位角测量操作，并进行频谱分析构建性能参数向量； 根据所述性能参数向量和所述表面特征向量进行数据融合，得到融合特征； 将所述融合特征输入到预先构建的关联预测模型中，得到缺陷预测数据； 根据所述缺陷预测数据进行缺陷影响程度分析，得到缺陷评估结果; 其中，所述根据所述表面特征向量进行振动幅值采集和相位角测量操作，并进行频谱分析构建性能参数向量，包括： 根据所述表面特征向量，通过动平衡测试平台控制减震器在设定转速区间运行，采用加速度传感器进行振动幅值采集操作，结合光电编码器执行相位角测量操作，得到包含转速-振幅-相位的初始信号集合； 根据所述初始信号集合，通过快速傅里叶变换算法进行时频转换生成频谱图，采用功率谱密度分析提取与转速同步的频率响应峰值，当所述频率响应峰值超过预设的频率响应阈值时标记异常频段，得到标注异常频段的频率响应特征分布图； 根据所述频率响应特征分布图，通过动态时间规整算法将所述异常频段的振动波形与预存的故障模板库进行非线性时间对齐，并计算波形幅值偏差，得到包含转速、频率和波形幅值偏差的振动信号数据； 根据所述振动信号数据，通过快速傅里叶变换算法进行时频转换操作生成频谱图，并提取预设的主次频率的幅值特征，得到振动信号特征； 根据所述振动信号特征，对超出预设频率阈值的频带进行能量积分，并结合预设的动平衡权重系数生成初始性能向量； 根据所述初始性能向量，通过主成分分析算法进行特征降维，并提取性能参数向量。

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