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龙图腾网获悉江苏神韵绳缆有限公司申请的专利一种基于机器人的钢丝绳不平整度测量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：CN121048548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511593532.5，技术领域涉及：G01B11/30；该发明授权一种基于机器人的钢丝绳不平整度测量方法是由吴声龙设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器人的钢丝绳不平整度测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无损检测技术领域，尤其涉及一种基于机器人的钢丝绳不平整度测量方法，该方法包括：机器人定位与初始校准,钢丝绳表面预处理，不平整度初步扫描，高精度三维轮廓测量，对采集的原始数据进行实时预处理，自动生成详细测量报告，测量完成后自主复位并根据本次测量结果预测钢丝绳的剩余寿命。本发明方法通过将多模态传感器与自适应机器人平台深度融合，通过一套独特的全局定位、局部精测、数据融合、动态补偿的算法流程，实现对钢丝绳表面三维形貌的无人化、全覆盖、高精度测量。

本发明授权一种基于机器人的钢丝绳不平整度测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器人的钢丝绳不平整度测量方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S1，机器人定位与初始校准,机器人通过集成视觉系统自动识别钢丝绳的起始点并进行精确定位,视觉系统捕获钢丝绳图像； 步骤S2，钢丝绳表面预处理，机器人上搭载非接触式清洁装置，对钢丝绳表面进行清洁，去除杂质； 步骤S3，不平整度初步扫描，机器人使用多传感器阵列沿钢丝绳快速移动，进行初步扫描，识别明显的不平整区域； 步骤S4，高精度三维轮廓测量，搭载扫描模块的机器人沿钢丝绳缓慢移动，获取详细的三维表面轮廓数据； 步骤S5，实时数据预处理，机器人在移动过程中，对采集的原始数据进行实时预处理； 步骤S6，自动生成详细测量报告，包括不平整度分布图、缺陷位置坐标、安全评估和建议措施； 步骤S7，机器人测量完成后自主复位并根据本次测量结果预测钢丝绳的剩余寿命； 其中在步骤S3中，还包括如下子步骤： S3‑1，六自由度高精度工业机器人，其末端还搭载了扫描模块，扫描模块核心传感器包括：用于高速表面纹理采集的高帧率线阵CMOS相机；用于探测表层以下的潜在损伤的近红外NIR线阵相机；轻质低摩擦的编码器集成轮组，与钢丝绳保持接触，精确测量机器人沿绳的位移；双侧高亮度LED线性光源；近红外背光光源用于透射成像；高性能FPGA板卡，用于实现传感器数据的实时同步与预处理； S3‑2，利用不同波段的光与钢丝绳相互作用的差异，获取互补的表面和亚表面信息，可见光成像反映宏观几何形貌和表面纹理，而近红外光对材料内部锈蚀导致的密度变化更敏感； 机器人末端执行器以相对较高的恒定速度沿测量坐标系Z轴运动，运动速度由编码器轮组实时反馈确保稳定，编码器轮组每移动一个微小距，产生一个触发脉冲，该脉冲同步触发可见光线阵相机和NIR线阵相机各采集一行图像，通过处理单元精确控制时序，确保两路图像在空间上严格对齐，持续采集后，分别得到两个二维图像数据流； S3‑3，基于图像序列的实时异常检测，正常的钢丝绳表面在均匀照明下应呈现出连续、规则的纹理模式，任何不平整都会破坏这种模式，表现为图像灰度、纹理或边缘特征的突变，在FPGA上并行计算每个图像行或一个小图像块的平均灰度梯度、局部二值模式方差和基于NIR图像的透射率异常指数，当多个特征同时超过阈值，或某个特征严重超标时，最终判定为可疑区域段，大大降低误报的可能性； S3‑4，将连续的或间隔很近的异常点聚合为可疑区域段，对每个区域段，计算其起始位置和结束位置、该区域内所有异常点特征偏差的平均值，根据触发异常的特征，初步判断是表面几何缺陷还是材料内部缺陷； 其中在步骤S4中，还包括如下子步骤： S4‑1，高精度工业机器人末端搭载专用扫描模块还包括数个环形分布的高精度光谱共焦探头、小型化的Mirau型白光干涉物镜和高速振镜系统，根据生成可疑区域段，机器人路径规划算法将所有的可疑区域按照位置顺序排序，并计算最短移动路径，避免空程往返； S4‑2，机器人移动到第一个可疑区域的起始点，多个光谱共焦探头同时工作，随着机器人沿Z轴移动，快速获取钢丝绳表面测量带的三维轮廓点云Pccdx,y,z，选定一个共焦探头被指定为主控探头，其测量值dm被实时发送给控制系统，控制系统根据dm和预设的理想工作距离di，计算出焦点偏差Δd： Δd=dm‑di； 基于PID控制算法，实时驱动PZT主动聚焦机构，调整白光干涉物镜的Z向位置，使其焦点始终跟踪钢丝绳表面起伏： ut=Kp*et+Ki*∫etdt+Kd*detdt； 其中，ut表示输出给PZT的控制电压，et表示当前的焦点偏差Δd，Kp、Ki、Kd分别表示比例、积分、微分系数，该算法确保了白光干涉测量始终处于最佳工作状态，避免了因离焦导致的信号衰减或测量失败。

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