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龙图腾网恭喜高密市国皓精密科技有限公司申请的专利一种铸造表面缺陷实时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：CN118777305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202410814208.0，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种铸造表面缺陷实时检测方法及系统是由刘浩;管鑫;王克金设计研发完成，并于2024-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种铸造表面缺陷实时检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及表面缺陷检测技术领域，具体为一种铸造表面缺陷实时检测方法及系统，包括以下步骤：基于光学扫描数据，采集铸件表面纹理的三维坐标点，通过坐标拟合构建三维铸件模型，对三维铸件模型表面进行光学分析，识别出表面粒度和非规则纹理，建立铸件表面特征图。本发明中，通过优化对表面粒度和纹理的细致分析，实现对微小缺陷的早期识别，利用聚类算法分类增强了对多样化缺陷的识别能力，关键在于能够适应各种复杂场景，通过实时监测和数据分析，提高生产过程中的适应性和响应速度，减少了因缺陷引起的停机时间和废品率，时间序列分析的引入，使得长期质量趋势可视化，助力企业实施预防性维护策略，避免了重大质量事故和成本浪费。

本发明授权一种铸造表面缺陷实时检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种铸造表面缺陷实时检测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于光学扫描数据，采集铸件表面纹理的三维坐标点，通过坐标拟合构建三维铸件模型，对所述三维铸件模型表面进行光学分析，识别出表面粒度和非规则纹理，建立铸件表面特征图；基于所述铸件表面特征图，应用空间滤波和边缘检测提取凹凸和粒度数据，得到空间特征数据集，运用聚类算法对所述特征数据进行排序和归类，识别关键表面裂纹类别，建立缺陷分类数据；所述空间特征数据集的获取步骤具体为：从铸件表面特征图中，应用空间滤波器提取粗糙度和纹理信息，采用公式： 计算每个像素点周围的加权平均，加入高斯权重以降低远离中心的像素点影响，生成初步表面数据；其中，代表滤波后的像素点强度，是原始特征图上的像素点值，是滤波核的权重参数，是衰减系数，影响远离中心的像素点的权重；对初步表面粗糙度数据进行边缘检测，采用公式： 通过计算一阶导数和二阶导数的组合，识别显著的边缘，生成边缘强调后的空间特征数据；其中，代表边缘强调的像素点强度，和是一阶导数，和是二阶导数，是权衡一阶和二阶导数贡献的系数；将所述边缘强调后的空间特征数据整合到一个数据集中，采用聚类算法，公式： 生成空间特征数据集；其中，代表整合后的空间特征数据集，代表边缘强调的像素点强度，代表权重系数，代表增益系数，用于调节特征强度的非线性增强；所述缺陷分类数据的建立步骤具体为：整合边缘检测和聚类算法的结果，计算整合数据的特征值，采用公式： 计算整合数据的中间结果，生成中间整合数据；其中，代表整合数据的中间结果，代表边缘数据，代表特征显著性调整参数，代表线性调节系数，影响特征的基线强度；应用聚类算法对所述中间整合数据进行分类，采用公式：计算每个聚类的特征值，生成聚类后的特征数据集；其中，代表每个聚类的特征值，代表每个数据点的整合值，代表非线性调整系数，用于增强或减弱特征强度的影响；根据所述聚类后的特征数据集，标识并分类关键表面裂纹，采用公式：基于特征值选择聚类为关键裂纹类别，同时加入聚类的累加值评估总体裂纹特征，生成缺陷分类数据；其中，代表缺陷分类数据，代表多聚类的特征值，是全局调整系数，用于评估整体裂纹分布的重要性；基于所述缺陷分类数据，针对多类缺陷调整深度学习网络的权重和偏置，优化网络，获取优化后的检测模型，使用所述检测模型对新铸件的表面材料特性进行实时扫描和识别，预测缺陷种类，得到实时缺陷报告；所述实时缺陷报告的获取步骤具体为：基于所述缺陷分类数据，调整深度学习网络的权重和偏置，采用公式： 生成更新后的权重；其中，代表更新后的权重，代表原始权重，代表权重的梯度，代表学习率，代表正则化参数；同时更新网络的偏置，参照公式：其中，是原始偏置，是偏置的梯度，代表更新后的偏置，获取更新后的偏置；使用更新后的权重和偏置重新编译深度学习模型，采用公式： 其中，是激活函数阈值，是学习衰减率，生成优化后的检测模型；应用优化后的检测模型对新铸件的表面材料特性进行实时扫描和识别，采用公式：Report生成实时缺陷报告；其中，NewCast是新铸件的输入数据，是扫描精度参数，Report代表生成的实时缺陷报告；基于所述实时缺陷报告，应用时间序列分析技术处理缺陷数据，映射缺陷发展的时间趋势和变化模式，获取缺陷发展趋势图。

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