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龙图腾网获悉珠海新立电子科技有限公司申请的专利高阶算力自动驾驶FPC传感模组的焊接质量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：CN119624964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510157502.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权高阶算力自动驾驶FPC传感模组的焊接质量检测方法及系统是由潘莹莹;黄月明;赵红波;徐志华;陈志平;廖天华;黄财生;彭兴;冯小超;潘春高设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本高阶算力自动驾驶FPC传感模组的焊接质量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种高阶算力自动驾驶FPC传感模组的焊接质量检测方法及系统，包括以下步骤，对所述多维光谱图像集进行特征提取，得到焊接区域的焊接特征向量，并基于所述焊接特征向量构建焊接特征图谱；通过图谱变换网络对所述焊接特征图谱进行动态特征映射，得到焊接特征描述符；基于所述焊接特征描述符对所述焊接区域进行拓扑结构分析，得到焊接关联图；将所述焊接关联图输入预设的区域生长算法内进行质量检测及等级划分，得到焊接质量评估报告，解决了传统方法通常依赖人工检查，这不仅效率低下，而且容易受到操作员经验和主观判断的影响，无法满足现代制造业对自动化和精度的需求的技术问题。

本发明授权高阶算力自动驾驶FPC传感模组的焊接质量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高阶算力自动驾驶FPC传感模组的焊接质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过预设的多光谱成像系统对目标FPC传感模组的焊接区域进行多角度扫描成像，得到所述焊接区域的多维光谱图像集； 通过预设的卷积神经网络对所述多维光谱图像集进行特征提取，得到焊接区域的焊接特征向量，并基于所述焊接特征向量构建焊接特征图谱； 通过图谱变换网络对所述焊接特征图谱进行动态特征映射，得到焊接特征描述符； 基于所述焊接特征描述符对所述焊接区域进行拓扑结构分析，得到焊接关联图； 将所述焊接关联图输入预设的区域生长算法内进行质量检测及等级划分，得到焊接质量评估报告； 所述通过预设的卷积神经网络对所述多维光谱图像集进行特征提取，得到焊接区域的焊接特征向量，并基于所述焊接特征向量构建焊接特征图谱，包括： 通过预设的卷积神经网络对所述多维光谱图像集进行空谱特征提取，得到空谱特征图；其中，所述空谱特征图包括焊接区域的空间纹理信息和光谱成分信息； 通过金字塔池化模块对所述空谱特征图进行多尺度特征融合，得到多尺度特征表示，并对所述多尺度特征表示进行局部二值模式编码，得到LBP特征图谱； 基于Transformer网络对所述LBP特征图谱进行全局上下文建模，得到全局上下文特征向量； 通过局部敏感哈希编码技术对所述全局上下文特征向量进行特征压缩，得到稀疏特征向量，并将所述稀疏特征向量作为焊接区域的焊接特征向量； 基于所述稀疏特征向量进行关系建模，得到焊接特征关系图，并基于所述焊接特征关系图构建焊接特征图谱；其中，所述焊接特征图谱包括焊接强度分布数据、焊接深度分布数据和焊接表面平整度数据。

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