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龙图腾网获悉无锡科技职业学院申请的专利检测装置的误差校正方法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：CN119413220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411448539.3，技术领域涉及：G01D18/00；该发明授权检测装置的误差校正方法是由杜亮;苏蓓蓓;范翰林;李文娣设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本检测装置的误差校正方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种检测装置的误差校正方法，包括根据需要监测的物理量选择并配置传感器；从传感器获取原始数据，对原始数据进行预处理；使用历史传感器数据使用神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；基于训练后的神经网络模型对检测装置的实时数据进行误差校正，以输出实时数据的校正结果。在本申请中，通过利用神经网络模型进行误差校正，从而更精确地模拟和校正传感器所输出实时数据中的非线性误差和动态变化，实现了能够自适应各种环境条件下的误差特性，从而提高了包含传感器的检测装置输出的检测数据的准确性与可靠性，并能够与实际应用场景相符合。

本发明授权检测装置的误差校正方法在权利要求书中公布了：1.检测装置的误差校正方法，所述检测装置内置包含单片机的传感器，其特征在于，所述误差校正方法包括： S1、根据需要监测的物理量选择并配置传感器； S2、从传感器获取原始数据，对所述原始数据进行预处理； S3、使用历史传感器数据使用神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型； S4、基于所述训练后的神经网络模型对检测装置的实时数据进行误差校正，以输出所述实时数据的校正结果； 所述步骤S1中的选择并配置传感器包括以下子步骤： 子步骤S11、通过下述公式推荐传感器类型和单片机类型： 其中，si为传感器性能指标，pi为传感器性能指标的权重系数，wi为传感器性能指标的权重调整因子，pi∈0,1，wi取1～5的整数； 子步骤S12、通过下述公式设计模块化传感器接口： 其中，Tt为传感器目标接口配置变量，Rt为当前传感器接口配置变量，k为传感器目标接口动态响应速度系数，γ为传感器目标接口稳态误差系数，所述k∈0,1，所述γ∈0,1； 子步骤S13、通过下述公式动态调整单片机的性能配置： 其中，f为单片机的数据处理频率函数，m为单片机时间量，Pf,m为以f与m为变量的复合函数，α，β，δ均为单片机的性能调节参数，所述α∈0,1，所述β∈0,1，所述δ∈0,1； 子步骤S14、基于下述公式执行传感器校准和诊断： 其中，xj为传感器测量数据，μj为传感器测量数据的期望值，σj为传感器测量数据的标准差，θj为校准系数； 所述步骤S2中的数据采集与预处理包括以下子步骤： 子步骤S21、采用下述公式执行自适应数据采集： 其中，ps为实时采样参数，γ为放大因数，ω为实时采样参数ps的函数，k为敏感度因子，θ为物理量阈值，γ1，k∈0,1； 子步骤S22、基于下述公式执行神经网络深度学习，以去除所述原始数据中的噪声数据： 其中，x为原始数据中的噪声数据，αx均为噪声数据的放大比例，βx为常数，δx为相位偏移量； 子步骤S23、基于下述公式执行多维度数据归一化和特征提取： 其中，vi为第i个数据维度，κi为归一化因子，μi为第i个数据维度的均值，σi为第i个数据维度的标准差。

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