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龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利一种基于区域卷积网络的诊断轴承腐蚀的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：CN120294137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510438851.2，技术领域涉及：G01N27/82；该发明授权一种基于区域卷积网络的诊断轴承腐蚀的方法是由陈德志;张智翔;张国臻;方崇;张殿海;任自艳;李东霖;张宇献设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区域卷积网络的诊断轴承腐蚀的方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于区域卷积网络的诊断轴承腐蚀的方法，首先通过线圈磁通传感器采集杂散磁通信号，采集的杂散磁通信号通过处理分解成轴向和径向分量；对轴向和径向分量进行功率谱提取，并生成持续谱图像；对持续谱图像进行处理，将裁剪和调整后的持续谱图像作为输入，利用选择性搜索算法识别出用于轴承腐蚀程度诊断的潜在区域；将识别出的潜在区域输入到CNN神经网络中，利用CNN神经网络提取用于轴承腐蚀程度诊断的浅层特征，利用浅层特征对轴承腐蚀程度分类，得到最终的诊断结果。

本发明授权一种基于区域卷积网络的诊断轴承腐蚀的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区域卷积网络的诊断轴承腐蚀的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过线圈磁通传感器采集杂散磁通信号； 步骤2：对获取的杂散磁通信号进行功率谱提取，得到持续谱图像，即工频空间中积累的二元直方图； 步骤3：将步骤2中的持续谱图像进行裁剪和调整，并用作区域卷积神经网络的输入，区域卷积神经网络包括选择性搜索算法和CNN神经网络，利用区域卷积神经网络对电机轴承腐蚀程度进行诊断； 步骤2中，采集的杂散磁通信号通过处理分解成轴向和径向分量，并对轴向和径向分量进行功率谱提取，并绘制持续谱图像； 所述持续谱图像，以频率为横轴、功率谱为纵轴，生成二维持续谱图像，所述持续谱图像用于表征轴承腐蚀状态与磁通信号变化的关联特性； 步骤3中，所述利用区域卷积神经网络对电机轴承腐蚀程度进行诊断的过程包括： 步骤3-1：对持续谱图像进行处理，将裁剪和调整的持续谱图像作为输入，利用选择性搜索算法识别出用于轴承腐蚀程度诊断的潜在区域； 步骤3-2：将步骤3-1中识别出的潜在区域输入到CNN神经网络中，利用CNN神经网络提取用于轴承腐蚀程度判断的浅层表征，利用浅层特征对轴承腐蚀程度分类，得到诊断结果； 步骤3-2中，所述利用CNN神经网络提取用于轴承腐蚀程度判断的浅层表征，利用浅层特征对轴承腐蚀程度分类，包括将大小为32×32的区域提议输入到初级二维卷积块中以提取固定长度的特征向量，这些高级特征被输入到两个全连接层中，并在后面一个用作分类器的softmax层。

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