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龙图腾网获悉四川极速动力科技有限公司申请的专利一种基于棋盘网格拓扑编码的材料识别方法及智能预审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：CN120218874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510723567.X，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种基于棋盘网格拓扑编码的材料识别方法及智能预审系统是由赵越;张小刚;钟剑丹;汤江文设计研发完成，并于2025-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于棋盘网格拓扑编码的材料识别方法及智能预审系统在说明书摘要公布了：本发明涉及材料识别系统技术领域，具体涉及一种基于棋盘网格拓扑编码的材料识别方法及智能预审系统，包括，步骤S1，选择办理事项；步骤S2，将材料放置到材料采集装置的待预审区；步骤S3，进行高清图像采集，并进行模糊度动态调节；步骤S4，通过识别高清图像来计算材料倾斜角度，校正高清图像并进行仿射变换；步骤S5，进行灰度转换与二值化处理；步骤S6，进行3*3棋盘网格化处理；步骤S7，棋盘网格进行信息化处理与特征编码；步骤S8，与空表进行智能比对；步骤S9，材料要素分割；步骤S10，综合质量评估模型计算；步骤S11，业务规则库智能校验；步骤S12，审核结果输出，大大降低了人工审核量，提升了服务效率。

本发明授权一种基于棋盘网格拓扑编码的材料识别方法及智能预审系统在权利要求书中公布了：1.一种基于棋盘网格拓扑编码的材料识别方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤S1，用户通过操作装置选择办理事项；步骤S2，用户将材料放置到材料采集装置的待预审区；步骤S3，通过材料采集装置进行高清图像采集，并且在采集过程中进行模糊度动态调节；步骤S4，材料采集装置将采集到的的高清图像发送至操作装置，操作装置通过识别高清图像来计算材料倾斜角度，校正高清图像并进行仿射变换，得到第一样表图像；步骤S5，对第一样表图像进行灰度转换与二值化处理，得到第二样表图像；步骤S6，对第二处理图像进行3*3棋盘网格化处理，得到第三样表图像；步骤S7，对第三样表图像中所有棋盘网格进行信息化处理与特征编码，得到第四样表图像；步骤S8，将第四样表图像与空表进行智能比对，排出多余的空表，得到第五样表图像；步骤S9，对第五样表图像进行材料要素分割；步骤S10，对第五样表图像的要素进行综合质量评估模型计算；步骤S11，通过业务规则库对采集到的所有材料进行智能校验；步骤S12，审核结果输出；所述步骤S3中，在采集过程中进行模糊度动态调节包括以下步骤；步骤K1，构建模糊度预测模型， 其中，表示第项检测指标的特征变换函数，为散焦程度指标，为常数项，为散焦焦敏系数，为目标指标预测值；步骤K2，构建硬件-图像质量映射关系定义如下，最优焦平面距离，实时z轴位移，离焦量，实时位移与最优焦平面距离的绝对偏差，即，直接作为原模型中的散焦程度指标；步骤K3，构建模糊度-位移关联模型，将硬件参数代入原模型，形成模糊度预测模型，，其中， 为非散焦因素综合常数项；步骤K4，构建基于多模态信息融合的最优软测量模型，设多模态特征融合项为目标指标的预测模型，基本框架为，为第个检测指标，中的=0，1，2，3，4，对应的检测指标为分辨率，对应的检测指标为边缘锐利度，对应的检测指标为对比度，对应的检测指标为MTF高频响应，对应的检测指标为噪声强度，为基础函数变换，为待求权重系数；步骤K5，最终形成线性化特征向量， ，采集m组样本数据，构建观测矩阵和目标值向量，检测指标矩阵， ，目标值向量：，利用公式计算权重系数，其中为权重系数组，为线性化处理后的检测指标值，为线性化处理后的检测指标值组，为目标指标的观察值，取训练集=，最小化预测误差平方和 ，令，，，则=，求得，表示最小化操作，目标是找到最优的散焦焦敏系数k6；步骤K6，对每个模型，带入检测指标值计算预测值，为模型编号，计算误差，其中为误差，为目标指标的观察值，标准差评估，，计算所有误差的标准差集合，其中为标准差集合，为误差数量，为误差，为误差平均值；选择最小的模型及其权重系数作为最终解， 。

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