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龙图腾网获悉大连大橡工程技术有限公司;大连橡胶塑料机械有限公司申请的专利基于图像识别的密炼机转子缺陷检测方法、系统及介质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：CN120563520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511063195.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像识别的密炼机转子缺陷检测方法、系统及介质是由周元彬;贺平;韩帮阔;王晓红设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的密炼机转子缺陷检测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别相关技术领域，具体包括基于图像识别的密炼机转子缺陷检测方法、系统及介质，包括：对密炼机转子依振动信号提频域、时域特征，优化图像配缺陷视觉向量，配置振动信号特征向量，融合后用缺陷分类网络评估缺陷，结果超限则触发提醒并联动机械臂停机。解决了密炼机工作时油污覆盖导致转子表面成像模糊，易受高温高噪环境下的机械噪声干扰，密炼机转子缺陷检测精度受限的技术问题，通过融合振动信号的频域、时域特征与优化后的转子图像视觉特征，引入注意力机制的缺陷分类网络，能够动态聚焦微小缺陷区域，消除油污干扰、自适应对比度优化应对高温环境，在油污环境下仍能保持清晰成像，保障密炼机转子缺陷检测精度的技术效果。

本发明授权基于图像识别的密炼机转子缺陷检测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的密炼机转子缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 根据振动传感器信号对转子表面进行多模态特征提取，确定关联转子运行状态的频域特征参量、时域特征参量； 对密炼机转子图像进行对比度优化，结合所述频域特征参量、时域特征参量，配置缺陷视觉特征向量；对所述振动传感器信号进行分解，提取不同频带能量特征，配置振动信号特征向量； 将所述缺陷视觉特征向量与所述振动信号特征向量进行融合，使用缺陷分类网络，引入注意力机制动态聚焦微小缺陷区域，输出裂纹等级、变形量及磨损程度的量化评估结果； 在所述裂纹等级、变形量及磨损程度的量化评估结果符合预设门限条件时，触发声光提醒指令并联动机械臂执行紧急停机操作； 其中，对密炼机转子图像进行对比度优化，结合所述频域特征参量、时域特征参量，配置缺陷视觉特征向量，包括： 构建动态权重图谱，所述动态权重图谱用于捕捉包括金属裂纹、橡胶老化及装配间隙的早期异常特征； 基于所述动态权重图谱，引入自适应对比度拉伸变量，对橡胶转子材料塑料转子材料自动调整伽马值； 根据所述自适应对比度拉伸变量，对密炼机转子图像进行对比度优化，配置所述缺陷视觉特征向量； 其中，对所述振动传感器信号进行分解，还包括： 通过经验模态分解提取所述振动传感器信号的本征模态函数，结合小波变换消除噪声干扰，获取机械故障因素的频带能量分布特征，所述机械故障因素包括轴承磨损、齿轮断齿； 通过时频域联合分析，识别冲击事件对突发性冲击信号进行稀疏编码。

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