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龙图腾网获悉岳阳新一步科技有限公司申请的专利一种铝箔带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：CN120427637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510588500.X，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种铝箔带缺陷检测方法及系统是由王志平;方海威设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种铝箔带缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种铝箔带缺陷检测方法及系统，通过获取高速产线中光学传感器与超声波传感器采集的多模态数据；对光学图像进行镜面反射预处理，采用自适应滤波器消除环境光干扰，得到第一特征集；根据预设权重矩阵对第一特征集与超声波信号进行加权融合，得到第二特征集；判断第二特征集是否包含缺陷特征，若第二特征集包含缺陷特征，则通过卷积神经网络对融合特征进行分类；采用支持向量机对缺陷分类结果进行泛化处理，获取泛化模型；将泛化模型与产线控制系统对接，根据缺陷分类结果生成控制指令，当检测到缺陷时调整产线速度参数。本发明提高了缺陷检测的准确性和鲁棒性，实现了高速产线的智能化缺陷检测与控制，有效提升了产品质量和生产效率。

本发明授权一种铝箔带缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种铝箔带缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取高速产线中光学传感器与超声波传感器采集的多模态数据，生成光学图像，具体包括： 从光学传感器获取光学数据，从超声波传感器获取超声波数据，通过时间戳对齐技术对所述数据与所述超声波数据进行数据同步，得到同步的多模态数据； 针对同步的多模态数据，采用高斯滤波对同步的多模态数据进行去噪处理，生成光学图像； 对所述光学图像进行镜面反射预处理，采用自适应滤波器消除环境光干扰，得到第一特征集； 根据预设权重矩阵对所述第一特征集与超声波信号进行加权融合，得到第二特征集，具体包括： 获取超声信号，采用自适应滤波器检测所述超声信号的噪声水平，若所述噪声水平超过预设的阈值，则通过局部均值滤波调整信号值，得到校正后的第一超声信号； 根据所述第一超声信号，采用傅里叶变换提取所述第一超声信号的频率特征，生成第一频率特征集； 针对所述第一频率特征集与第一特征集，采用预设权重矩阵对所述第一频率特征集和第一特征集进行加权融合，得到第二特征集； 判断所述第二特征集是否包含缺陷特征，若所述第二特征集包含缺陷特征，则通过卷积神经网络对融合特征进行分类，输出缺陷分类结果，具体包括： 获取所述第二特征集，采用预设的阈值比较方法，判断所述第二特征集是否包含缺陷特征，得到缺陷特征判断结果，其中，所述第二特征集中包含频率特征和纹理特征，设定频率特征的阈值为3.5MHz，纹理特征的熵值阈值为0.8，若频率特征和纹理特征中的一个特征值超过对应阈值，则判定包含缺陷特征； 判断所述缺陷特征判断结果是否包含缺陷特征，若所述缺陷特征判断结果包含缺陷特征，则从所述第二特征集中提取融合特征，生成融合特征子集； 针对所述融合特征子集，采用卷积神经网络对所述融合特征子集进行分类处理，得到缺陷分类结果； 根据所述缺陷分类结果，通过预设的映射规则将所述缺陷分类结果转换为结构化数据，输出最终分类结果； 采用支持向量机对所述缺陷分类结果进行泛化处理，获取泛化模型； 将所述泛化模型与产线控制系统对接，根据所述缺陷分类结果生成控制指令，当检测到缺陷时调整产线速度参数，具体包括： 从产线控制系统获取实时检测数据，采用数据预处理方法对所述实时检测数据进行规范化处理，提取包含缺陷特征的第一数据子集，得到规范化数据集合； 判断若所述规范化数据集合是否满足预设的阈值判断条件，若所述规范化数据集合满足预设的阈值判断条件，则通过特征提取算法从所述规范化数据集合中获取第二数据子集，确定第二数据子集； 针对所述第二数据子集，采用逻辑回归算法生成缺陷分类结果，得到缺陷分类结果； 根据所述缺陷分类结果，通过预先建立的指令映射表生成控制指令，调整产线速度参数，获得调整后的速度参数。

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