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龙图腾网获悉江苏森珀新材料科技有限公司申请的专利基于光谱分析的人造革质量快速检测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：CN120948380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511479760.X，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权基于光谱分析的人造革质量快速检测方法是由彭杰设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光谱分析的人造革质量快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于光谱分析的人造革质量快速检测方法，具体涉及质量检测领域，包括：通过多维度原始数据采集，同步获取人造革的成分组成特性、表面与微观特性、动态响应特性，经时间戳对齐与空间校准形成时空关联数据集；再构造成分解析、表面关联、动态响应模型，通过同步优化模型消除时空偏移；提取多维度特征后，经跨方向张量融合、注意力增强及门控循环单元时序融合生成优化特征；最后基于多任务模型量化质量指标，经层次化编码、图神经网络关联增强及证据融合，结合动态阈值输出质量等级与可追溯报告；单样本采集时长低于3分钟，响应时间小于1秒，实现全维度、快速精准检测与质量溯源。

本发明授权基于光谱分析的人造革质量快速检测方法在权利要求书中公布了：1.基于光谱分析的人造革质量快速检测方法，其特征在于，包括： S1：多维度原始数据采集：采集人造革样本的成分组成特性、表面与微观特性和动态响应特性数据，并对所述数据进行数据全局同步与坐标统一，得到预处理后的数据； 所述多维度原始数据采集具体包括： 成分组成特性采集：采集人造革样本的全波段原始光谱数据，包括增塑剂、树脂、邻苯二甲酸酯的特征峰反射率及均值数据； 表面与微观特性采集：采集样本的多角度反射特性数据BRDF值、偏振光谱及穆勒矩阵数据、标准漫反射板校准数据，同步采集微观区域的空间与光谱三维数据和微观涂层厚度，并附加各采集点对应的世界坐标系标签； 动态响应特性采集：采集样本在机械压力、热应激动态激励下的特征峰反射率随时间的波动数据，包括激励前后的时间与反射率二维变化曲线及动态重复性验证数据； 数据全局同步与坐标统一：对成分组成特性、表面与微观特性和动态响应特性数据进行时间戳对齐和空间坐标校准，最终形成附加时空坐标与时间戳的关联数据集； S2：多维度数据建模与函数构造：基于预处理后的数据，构造成分组成特性解析模型、表面与微观特性关联模型、动态响应特性模型，并对该三个模型使用数据同步优化模型消除时空偏移，得到同步优化后的模型输出参数； 所述成分组成特性解析模型具体包括： 基于预处理后的成分组成特性采集数据中的全波段光谱数据、特征峰反射率及均值数据，先对光谱数据进行基线校正、平滑去噪，结合高斯函数计算波长处的有效光谱响应，剔除噪声干扰，得到标准化光谱数据集；基于该数据集构造特征峰定位模块，通过对比已知成分标准光谱库，定位不同成分的特征峰中心波长及对应反射率区间；结合朗伯-比尔定律，利用已知成分含量的标准样本校准摩尔吸光系数、光程参数，构建反射率、成分浓度与纯度的定量映射关系，消除基体效应以提升精度，形成定量分析模块； 所述表面与微观特性关联模型具体包括： 表面反射均匀性子模型：基于表面与微观特性采集的多角度BRDF值、标准漫反射板校准数据为输入，基于BRDF核心函数构建入射光辐照度与反射辐射亮度的映射关系，通过计算各反射角度下的各向异性系数量化表面反射均匀性，输出全角度反射均匀性综合评分； 分层缺陷定位子模型，基于偏振光谱及穆勒矩阵数据为输入，通过多层穆勒矩阵乘积运算描述人造革全部分层的偏振特性综合响应，分解矩阵提取各层退偏比、二向色性比参数，定位分层缺陷的空间位置，输出缺陷层位标识及缺陷概率； 微观与宏观性能关联子模型，其以微观空间与光谱三维数据、微观涂层厚度及对应世界坐标系标签为输入，基于权重函数对微观局部性能进行体积分运算，构建微观结构与宏观性能的跨尺度关联，输出宏观性能参数预测值； 所述动态响应特性模型，包括： 弛豫参数提取子模块，基于时间与反射率动态数据，预设初始弛豫振幅，并采用双指数弛豫方程拟合反射率从初始值到平衡值的弛豫曲线，计算核心指标弛豫时间常数，同步提取衰减系数、快速弛豫系数，输出弛豫特征参数组；动态性能量化子模块，其以弛豫时间常数和动态场景标签为输入，并构建参数映射关系； S3：多维度特征提取与融合：基于数据同步后的三个模型输出的参数，进行多维度特征提取与标准化，并对标准化后的多维度特征进行基础的跨方向三阶张量融合，得到跨方向融合特征，并基于注意力机制进行特征融合与压缩，得到基础融合特征和实时型压缩特征，再采用门控循环单元对所述实时型压缩特征进行时序关联融合，生成时序优化特征； S4：质量评估与分级系统：基于基础融合特征和时序优化特征，构造多任务质量评估模型输出指标的原始量化值，并对原始量化值进行层次化特征编码，得到低维核心特征；基于图神经网络挖掘所述低维核心特征间的关联规律，生成关联增强型特征；采用证据融合规则对关联增强型特征进行综合决策，得到各质量等级的信任度；量化所述信任度的置信度、似然度及不确定性，结合动态阈值调整策略，进行质量分级，输出人造革样本的质量等级及可追溯检测报告。

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