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龙图腾网获悉清远科定机电设备有限公司;清远钰晨环保新材料有限公司;清远铧研新材料科技有限公司申请的专利基于视觉处理的纸托生产质量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：CN120496055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510710915.X，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权基于视觉处理的纸托生产质量检测方法及系统是由叶锦强;胡可一;黄陈其设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉处理的纸托生产质量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于视觉处理的纸托生产质量检测方法及系统，属于质量检测技术领域，包括采集图像及运动数据，按照时间序列对齐，进行风险类别分类并对高风险区域进行标注，构建应力预测分布图，依据已有图像和应力预测分布图计算角度残差，对角度残差图计算得到区域平均残差值，并将其作为加权系数与偏差分布指数生成速度和角速度调节因子，并基于调整策略最终生成下一周期模具执行指令。该检测方法通过将过程建模与结构感知相结合，有效弥补了传统基于静态图像的纸托缺陷检测手段在时间滞后性、结构不可视性和控制不可达性等方面的不足，显著提升了纸托质量检测的智能化水平和检测覆盖率。

本发明授权基于视觉处理的纸托生产质量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于视觉处理的纸托生产质量检测方法，其特征在于，包括： 采集原始数据，所述原始数据包括图像序列及对应的模具运动参数；将图像序列与运动参数以时间点对齐，输出行为数据序列； 从行为数据序列中提取时空卷积特征、运动趋势特征和状态变化趋势，并拼接得到最终表征向量，对最终表征向量进行风险类别分类，并输出其风险类别标签，同时对最终表征向量的最后一层卷积激活图加权求和得到空间异常显著性图； 将脱模过程的最终图像与空间异常显著性图拼接，并结合风险类别标签构建应力预测分布图，其中，预测过程的训练采用多目标损失函数，所述多目标损失函数包括以显著区域加权的均方差损失项、结构边缘保留正则项和结构连续性一致性正则项，所述结构连续性一致性正则项通过使最终图像和应力预测分布图的梯度方向一致得到； 采集得到纤维结构图，从纤维结构图中提取得到局部主结构方向图，从应力预测分布图中提取梯度方向图，然后计算局部主结构方向和梯度方向图之间的角度残差图，结合角度残差图和区域权重生成偏差分布指数；所述区域权重通过空间异常显著性图得到； 对角度残差图计算得到区域平均残差值，并将其作为加权系数与偏差分布指数生成速度和角速度调节因子，并基于调整策略最终生成下一周期模具执行指令。

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