伊顿智能动力有限公司S·阿卜杜勒阿齐兹获国家专利权
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龙图腾网获悉伊顿智能动力有限公司申请的专利表面粗糙度测量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：CN116685827B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202180087450.7，技术领域涉及：G01B11/30；该发明授权表面粗糙度测量系统是由S·阿卜杜勒阿齐兹;K·诺兰;J·范德贝尔特;J·赖尔设计研发完成，并于2021-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本表面粗糙度测量系统在说明书摘要公布了：通过制造过程大量生产产品是已知的。典型地，在制造过程中使用质量控制步骤来监测所制造产品的质量。然而，制造中的质量控制程序通常是劳动密集型的。技术人员或其它人员必须检查产品以及进行任何必要的测试。本公开提供了一种表面粗糙度测量系统和方法，用于利用成像系统、相干光源、光传感器和若干经训练的机器学习算法来确定产品的表面粗糙度。
本发明授权表面粗糙度测量系统在权利要求书中公布了：1.一种表面粗糙度测量系统，包括： 成像系统，所述成像系统被配置为在使用中对目标表面进行成像； 相干光源，所述相干光源被配置为在使用中照射所述目标表面； 光传感器，所述光传感器被配置为在使用中检测被所述目标表面反射的来自所述相干光源的光；和 处理器，所述处理器被配置为并能够操作以： 利用所述成像系统捕获描绘所述目标表面的第一图像； 利用经训练的深度感知机器学习模型生成对应于所述第一图像的深度图； 基于所述深度图确定所述第一图像的最大深度和最小深度； 确定所述最大深度和所述最小深度在深度的预定的可接受阈值范围内； 利用所述相干光源照射所述目标表面； 从所述光传感器接收与被所述目标表面反射的光相关的波形； 利用经训练的材料检查机器学习模型，基于所述波形的波长或频率确定所述目标表面的材料； 利用所述相干光源照射所述目标表面的感兴趣区域以在所述感兴趣区域上产生散斑光图案； 利用所述成像系统捕获描绘所述目标表面的所述感兴趣区域的第二图像； 利用经训练的表面粗糙度机器学习模型，基于所述散斑光图案和所述目标表面的所述材料确定与所述感兴趣区域的表面粗糙度有关的值。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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