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申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：多源信息融合的密封电子设备多余物定位、材质识别方法及脉冲提取、匹配方法，属于密封电子设备多余物检测技术领域。为了解决现有技术的现有密封电子设备多余物定位及材质识别的识别准确率有待于进一步提高的问题。针对多个声发射传感器同时测量获得的信号，对多通道多余物信号进行脉冲提取和脉冲匹配得到多个脉冲组；针对脉冲分别生成声谱图，利用神经网络得到位置、材质识别标签，多数表决得到结果；针对声谱图提取灰度共生矩阵特征，结合同组脉冲的时域、频域特征得到识别特征向量，利用分类器得到位置材质识别标签，多数表决得到结果；基于所有预测标签进行多数表决得到结果；基于所有表决得到的结果再多数表决得到最终结果。

主权项：1.多源信息融合的密封电子设备多余物定位、材质识别方法，其特征在于，包括：针对待测密封电子设备获取多个声发射传感器同时进行一次测量获得的一次测量的信号，每个声发射传感器对应的信号记为一个通道的多余物信号；将多通道数量记为N，针对N通道中对应的N段多余物信号进行脉冲提取，任意一个通道的一段多余物信号得到多个有用脉冲；针对N通道的多个有用脉冲进行脉冲匹配，脉冲匹配后，N通道对应的N段多余物信号得到多个脉冲组，一个脉冲组中包含各通道的一个有用脉冲，将一个脉冲组记为一个有用脉冲组；以有用脉冲为基本单位，将每一个有用脉冲生成一个声谱图，并针对每个声谱图分别提取灰度共生矩阵特征；同时针对每一个有用脉冲提取时域和频域特征；针对每组有用脉冲组，基于一组的有用脉冲对应的时域特征、频域特征和灰度共生矩阵特征，得到一条用于定位的特征向量，记为第一识别特征向量，和或，基于一组的有用脉冲对应的时域特征、频域特征和灰度共生矩阵特征，得到一条用于材质识别的特征向量，记为第二识别特征向量；然后将所有声谱图分别输入定位识别神经网络和或材质识别网络神经网络，每一个声谱图得到一个电子设备中多余物的位置预测标签和或一个电子设备中多余物的材质预测标签；通过所有的位置预测标签进行多数表决得到一个位置预测结果并记为第一位置预测结果，和或，通过所有的材质预测标签进行多数表决得到一个材质预测结果并记为第一材质预测结果；同时将所有第一识别特征向量分别输入定位识别分类器，每一个第一识别特征向量得到一个电子设备中多余物的位置预测标签，通过所有的位置预测标签进行多数表决得到一个位置预测结果并记为第二位置预测结果；和或，将所有第二识别特征向量输入材质识别分类器，每一个第二识别特征向量得到一个电子设备中多余物的材质预测标签，通过所有的材质预测标签进行多数表决得到一个材质预测结果并记为第二材质预测结果；将定位识别神经网络对应的所有位置预测标签和定位识别分类器对应的所有位置预测标签合并进行多数表决，得到一个位置预测结果并记为第三位置预测结果，和或，将材质识别神经网络对应的所有材质预测标签和材质识别分类器对应的所有材质预测标签合并进行多数表决，得到一个材质预测结果并记为第三材质预测结果；利用第一位置预测结果至第三位置预测结果进行多数表决得到最终的位置预测结果，和或，利用第一材质预测结果至第三材质预测结果进行多数表决得到最终的材质预测结果。

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