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龙图腾网恭喜广东环威电线电缆股份有限公司申请的专利一种电缆挤出层的偏心度自动校验方法及装置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：CN118776489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411252059.X，技术领域涉及：G01B11/27；该发明授权一种电缆挤出层的偏心度自动校验方法及装置是由林震顺;张海涛;彭志强设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电缆挤出层的偏心度自动校验方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及电缆校验技术领域，公开了一种电缆挤出层的偏心度自动校验方法及装置，其中，该方法包括：对目标电缆进行多角度扫描，得到包含导体外径和绝缘层外径的电缆横截面轮廓数据集；进行数字滤波和曲线拟合，得到圆心坐标；计算各角度位置的偏心度数值和厚度变化数据；进行统计特征计算，得到偏心度分布特征和最大偏心方向并进行变化特征提取，得到厚度变化特征；将偏心度分布特征、最大偏心方向以及厚度变化特征输入多个自编码器和蚁群决策融合模型进行模具位置补偿分析，生成模具位置调整参数，该方法能够根据检测结果自动生成模具位置调整参数，从而实现生产过程的闭环控制，提高电缆制造的质量和效率。

本发明授权一种电缆挤出层的偏心度自动校验方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种电缆挤出层的偏心度自动校验方法，其特征在于，所述方法包括：对目标电缆进行多角度扫描，得到包含导体外径和绝缘层外径的电缆横截面轮廓数据集；对所述电缆横截面轮廓数据集进行数字滤波和曲线拟合，得到导体外圆和绝缘层外圆的圆心坐标；基于所述圆心坐标，计算所述导体外圆与所述绝缘层外圆圆心间的距离，得到各角度位置的偏心度数值，并计算绝缘层在不同角度的厚度变化数据；对所述偏心度数值进行统计特征计算，得到偏心度分布特征和最大偏心方向，并对所述厚度变化数据进行变化特征提取，得到厚度变化特征；将所述偏心度分布特征、所述最大偏心方向以及所述厚度变化特征输入预置的多个自编码器和蚁群决策融合模型进行模具位置补偿分析，生成模具位置调整参数；具体包括：对所述偏心度分布特征进行降维处理，得到降维后的偏心度特征向量；对所述降维后的偏心度特征向量进行归一化处理，得到归一化偏心度特征向量，并将所述归一化偏心度特征向量输入第一自编码器的第一个编码层，通过128个神经元和ReLU激活函数进行非线性变换，得到第一隐藏层表示；对所述第一隐藏层表示进行批归一化操作，得到归一化的第一隐藏层表示，并将所述归一化的第一隐藏层表示输入第一自编码器的第二个编码层，通过64个神经元和ReLU激活函数进行特征压缩，得到第二隐藏层表示；对所述第二隐藏层表示进行dropout操作，得到稀疏化的第二隐藏层表示，并将所述稀疏化的第二隐藏层表示输入第一自编码器的第三个编码层，通过32个神经元和tanh激活函数进行特征编码，得到初始偏心度潜在表示；将所述初始偏心度潜在表示输入第一自编码器的第一个解码层，通过32个神经元和ReLU激活函数进行初步解码，得到第一解码层输出；对所述第一解码层输出进行LayerNormalization操作，得到规范化的第一解码层输出，并将所述规范化的第一解码层输出输入第一自编码器的第二个解码层，通过64个神经元和ReLU激活函数进行特征重构，得到第二解码层输出；对所述第二解码层输出进行残差连接，将所述第二解码层输出与第二隐藏层表示相加，得到残差增强的第二解码层输出，并将所述残差增强的第二解码层输出输入第一自编码器的第三个解码层，通过128个神经元和Sigmoid激活函数进行重构，得到目标偏心度潜在表示；对所述厚度变化特征进行主成分分析，得到主成分特征向量；对所述主成分特征向量进行标准化处理，得到标准化主成分特征向量；将所述标准化主成分特征向量输入第二自编码器的第一个编码层，通过256个神经元和LeakyReLU激活函数进行非线性变换，得到第一编码层输出；对所述第一编码层输出进行InstanceNormalization操作，得到归一化的第一编码层输出，并将所述归一化的第一编码层输出输入第二自编码器的第二个编码层，通过128个神经元和LeakyReLU激活函数进行特征压缩，得到第二编码层输出；对所述第二编码层输出进行SpatialDropout操作，得到稀疏化的第二编码层输出，并将所述稀疏化的第二编码层输出输入第二自编码器的第三个编码层，通过64个神经元和LeakyReLU激活函数进行压缩，得到第三编码层输出；将所述第三编码层输出与噪声向量进行拼接，得到噪声增强的特征向量，并将所述噪声增强的特征向量输入第四编码层，通过32个神经元和tanh激活函数进行编码，得到初始厚度变化潜在表示；将所述初始厚度变化潜在表示输入第二自编码器的第一个解码层，通过32个神经元和ReLU激活函数进行初步解码，得到第一解码输出；对所述第一解码输出进行条件归一化，得到条件归一化的第一解码输出，并将所述条件归一化的第一解码输出输入第二自编码器的第二个解码层，通过64个神经元和ReLU激活函数进行特征重构，得到第二解码输出；对所述第二解码输出进行Self-Attention机制分析，得到注意力加权的第二解码输出，并将所述注意力加权的第二解码输出输入第二自编码器的第三个解码层，通过128个神经元和ReLU激活函数进行重构，得到第三解码输出；将所述第三解码输出与所述第二编码输出进行跳跃连接，得到多尺度融合特征，并将所述多尺度融合特征输入第二自编码器的第四个解码层，通过256个神经元和Sigmoid激活函数进行重构，得到目标厚度变化潜在表示；将所述最大偏心方向、所述目标偏心度潜在表示和所述目标厚度变化潜在表示进行特征融合，得到融合特征向量；对所述融合特征向量进行自适应模糊c均值聚类，得到多个特征簇，并根据所述特征簇构建所述多个自编码器和蚁群决策融合模型中蚁群决策层的初始信息素矩阵，同时，设置蚂蚁数量、迭代次数和启发式因子；基于轮盘赌选择法和状态转移概率计算对每只蚂蚁进行路径选择，得到每只蚂蚁的完整路径，并计算每只蚂蚁路径的适应度值，并更新全局最优路径和局部最优路径，同时更新信息素矩阵，将所述全局最优路径解码为模具位置调整参数。

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