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龙图腾网获悉赢信汇通(雅安)智能制造有限公司申请的专利基于微观形貌迁移学习的制动盘热裂纹在线预测方法、设备及介质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：CN121258979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511802986.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于微观形貌迁移学习的制动盘热裂纹在线预测方法、设备及介质是由何华;邱红春;朱运波设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于微观形貌迁移学习的制动盘热裂纹在线预测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开基于微观形貌迁移学习的制动盘热裂纹在线预测方法、设备及介质，涉及制动检测技术领域，方法先于制动系统非制动时，用制动钳内侧微型高分辨率显微成像模块，对经历史裂纹高发区分析及粗糙度、应力集中系数筛选的指定区域采集图像，经处理得实时微观形貌图像序列；输入预训练迁移学习模型提取纹理、轮廓及微凹坑、晶界变形等特征，结合多工况热裂纹演化规律，预测热裂纹发生概率与时间，概率超阈值则生成含预警等级、图像缩略图的预警信息并存储数据，还定期用历史数据增量更新模型，设备含处理器、存储器、显微成像及车载通信模块，存储介质存对应程序，实现精准在线预测预警。

本发明授权基于微观形貌迁移学习的制动盘热裂纹在线预测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于微观形貌迁移学习的制动盘热裂纹在线预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 对制动盘表面指定监测区域进行微观形貌图像采集，得到所述制动盘的实时微观形貌图像序列； 将所述实时微观形貌图像序列输入至预训练完成的迁移学习模型中，所述迁移学习模型是以多工况下制动盘热裂纹微观形貌样本集为基础，通过迁移学习算法对预训练的图像特征提取网络进行微调得到，且所述迁移学习模型包含微观形貌特征提取模块与热裂纹预测模块； 通过所述微观形貌特征提取模块对所述实时微观形貌图像序列进行特征提取，得到所述制动盘实时微观形貌的纹理特征、轮廓特征及缺陷前兆特征，其中所述缺陷前兆特征包括微凹坑分布特征、晶界变形特征； 所述热裂纹预测模块根据提取到的实时微观形貌特征，结合所述迁移学习模型中存储的多工况下热裂纹演化规律数据，对所述制动盘是否会产生热裂纹进行预测，输出热裂纹预测结果，所述热裂纹预测结果包括热裂纹发生概率及预测发生时间； 若所述热裂纹发生概率大于预设概率阈值，则生成制动盘热裂纹预警信息，并将所述实时微观形貌图像序列与热裂纹预测结果存储至关联数据库； 所述得到所述制动盘的实时微观形貌图像序列包括： 在制动系统非制动工作状态时，控制安装于制动钳内侧的微型高分辨率显微成像模块移动至制动盘表面指定监测区域； 所述微型高分辨率显微成像模块按照预设采集频率对所述指定监测区域进行连续图像采集，同时记录每次采集时的制动盘温度数据与制动工况参数； 对采集到的原始微观形貌图像进行降噪、畸变校正及图像对齐处理，得到所述制动盘的实时微观形貌图像序列； 所述指定监测区域的确定方法包括： 分析制动盘在历史使用过程中热裂纹的高发区域分布数据，确定多个潜在高风险区域； 对每个潜在高风险区域进行初步微观形貌检测，计算各区域的表面粗糙度与应力集中系数； 将表面粗糙度与应力集中系数均超过对应预设阈值的区域确定为所述指定监测区域，若存在多个符合条件的区域，则按照风险系数从高到低排序，选取前N个区域作为指定监测区域，N为大于等于1的整数。

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