2026年专利代理人考试实务真题

2026年专利代理人考试实务真题【试题一】客户A公司是一家专注于工业自动化检测设备的高新技术企业。A公司研发了一种新型的“基于多模态数据融合的金属表面缺陷检测系统及方法”，并委托你所在的代理事务所申请中国发明专利。A公司提供了技术交底书（见附件1），并提供了你检索到的两篇对比文件（见附件2、附件3）。请根据附件1、附件2和附件3的内容，完成下列任务：1.为A公司撰写一份权利要求书，其中应当包含一项独立权利要求和至少两项从属权利要求。2.简要说明所撰写的独立权利要求相对于附件2和附件3所公开的现有技术具备新颖性和创造性的理由。3.如果所撰写的从属权利要求之间或者从属权利要求与独立权利要求之间存在引用关系不当或保护范围不合理的缺陷，请予以说明并修改（若无缺陷则不需说明）。附件1：技术交底书发明名称：基于多模态数据融合的金属表面缺陷检测系统及方法技术领域：本发明涉及工业无损检测技术领域，尤其涉及一种利用视觉图像与红外热成像数据进行融合处理的金属表面缺陷检测系统及方法。背景技术：在金属加工制造过程中，表面缺陷（如裂纹、划痕、气孔等）严重影响产品质量。传统的检测方法主要依赖人工目视检查，效率低且易受主观因素影响。目前，基于机器视觉的自动光学检测（AOI）技术得到广泛应用。然而，对于金属表面反光严重或缺陷深度较小的细微裂纹，单纯依靠可见光图像往往难以准确识别。红外热成像技术对温度变化敏感，可以通过主动热激励检测材料内部或近表面的热阻异常，从而发现某些在可见光下不可见的缺陷。但是，红外热成像图像空间分辨率较低，且容易受环境热噪声干扰。现有技术中尚未有能够有效结合两者优势，实现高精度、高鲁棒性检测的成熟方案。发明内容：本发明旨在解决现有技术中单一模态检测精度低、鲁棒性差的问题，提供一种基于多模态数据融合的金属表面缺陷检测系统。该系统包括：可见光图像采集模块、红外热成像采集模块、主动热激励模块、图像处理单元和显示终端。可见光图像采集模块，用于获取待测金属表面的可见光图像数据；红外热成像采集模块，用于获取待测金属表面的红外热图数据；主动热激励模块，用于在采集前向待测金属表面施加脉冲热激励，以激发缺陷处的热特征；图像处理单元，分别与可见光图像采集模块和红外热成像采集模块连接，用于接收并处理图像数据。其核心改进在于：图像处理单元包括：预处理模块、配准模块、特征提取模块和融合决策模块。预处理模块，用于对可见光图像进行去反光处理，对红外热图进行滤波去噪。配准模块，用于基于SURF（加速稳健特征）算法，将可见光图像与红外热图在像素级进行空间配准，确保两者对应同一物理位置。特征提取模块，用于从配准后的可见光图像中提取纹理特征向量，从配准后的红外热图中提取温度梯度特征向量。融合决策模块，采用加权融合策略，根据纹理特征向量和温度梯度特征向量计算缺陷置信度。具体计算公式为：C=α·Vtexture+β·Vtemp，其中C为置信度，Vtexture为纹理特征值，Vtemp此外，该系统还包含光源控制模块，用于在采集可见光图像时，根据金属表面材质反射率自动调节多角度光源的强度，以消除反光干扰。检测方法步骤如下：S1：通过主动热激励模块对待测金属表面施加脉冲热激励；S2：同步采集可见光图像和红外热图；S3：对可见光图像进行去反光和去噪预处理，对红外热图进行滤波去噪；S4：利用SURF算法对两幅图像进行配准；S5：分别提取纹理特征和温度梯度特征；S6：根据公式C=α·VS7：若C大于预设阈值T，则判定为缺陷，否则判定为正常。本发明的有益效果是：通过融合可见光的高分辨率纹理信息和红外热成像的深度热敏感信息，显著提高了对细微裂纹和低对比度缺陷的检出率；引入SURF配准算法，解决了多传感器数据对齐难题。附件2：对比文件1（CN112XXXXXXA）公开日：2024年5月10日公开了一种金属表面检测装置。该装置包括：高清工业相机，用于拍摄金属表面图像；图像分析服务器，用于接收图像并进行分析；照明系统，用于提供均匀照明。该装置利用图像分析服务器中的边缘检测算法（如Canny算子）对图像进行处理，识别表面划痕。该文件仅涉及可见光检测，未涉及红外热成像，也未涉及多模态数据融合。附件3：对比文件2（US11/XXXXXXB2）公开日：2023年11月15日公开了一种利用热成像的复合材料无损检测方法。该方法包括：使用热激励源（如闪光灯）对复合材料表面加热；使用红外热像仪记录材料表面的热序列图像；通过分析热序列图像的温度变化曲线（热图信号重构），检测材料内部的脱层缺陷。该文件仅涉及红外热成像检测，未涉及可见光图像，更未涉及可见光与红外图像的配准。【试题二】客户B公司发现其竞争对手C公司拥有一项名为“一种电池管理系统及其充放电控制方法”的发明专利（专利号：ZL202110XXXXXX.5，以下简称“涉案专利”）。B公司计划生产类似的电池管理系统，为避免侵权，B公司委托你对该涉案专利提起无效宣告请求。同时，你也了解到C公司可能会针对你的无效请求进行答复。请你根据下文提供的涉案专利权利要求书（附件4）以及你检索到的对比文件（附件5、附件6），完成以下任务：1.撰写一份无效宣告请求书，明确宣告专利权全部无效的理由，重点论述权利要求1-3不具备新颖性或创造性的理由。2.假设你是C公司的专利代理师，针对B公司提出的无效宣告请求，撰写一份意见陈述书，反驳B公司的主张，试图维持权利要求1-3有效。附件4：涉案专利权利要求书1.一种电池管理系统，其特征在于，包括：采集模块，用于采集电池组的当前电压、当前电流和温度数据；计算模块，用于根据所述当前电压和当前电流计算电池组的当前荷电状态（SOC）；控制模块，用于根据所述当前SOC和温度数据调整充电电流；其中，所述控制模块配置有第一映射表，所述第一映射表存储有SOC区间与充电电流倍率的对应关系；所述控制模块还用于在温度低于预设低温阈值时，根据第二映射表降低充电电流倍率，所述第二映射表存储有温度区间与电流降低系数的对应关系。2.如权利要求1所述的电池管理系统，其特征在于，所述计算模块采用卡尔曼滤波算法计算SOC，所述卡尔曼滤波算法的状态方程为：x其中，xk为当前时刻的SOC值，xk-1为上一时刻的SOC值，uk为当前时刻的电流值，A和B3.如权利要求2所述的电池管理系统，其特征在于，所述控制模块还用于在检测到电池组存在单体电压不一致时，触发均衡操作；所述均衡操作包括：获取最高电压单体和最低电压单体的电压差，若电压差大于均衡启动阈值，则通过连接在单体两端的均衡电阻进行放电均衡。4.如权利要求1至3任一项所述的电池管理系统，其特征在于，还包括显示模块，用于显示当前SOC和预计剩余续航里程。附件5：对比文件3（CN115XXXXXXA）公开日：2022年3月20日公开了一种电动汽车电池管理装置。该装置包括：传感器单元，采集电池的电压、电流和温度；处理单元，根据电压和电流安时积分法计算SOC；充电控制单元，根据查表法获取充电电流，该表格存储了SOC与充电电流的对应关系；低温保护单元，当温度低于0℃时，按照固定比例（如0.5倍）限制充电电流。附件6：对比文件4（JP2022XXXXXXA）公开日：2022年8月5日公开了一种电池状态估算装置。该装置公开了使用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法来估算电池的SOC，并给出了具体的计算公式，该公式涉及状态方程和观测方程，利用电压和电流作为观测输入。该文件未涉及充电控制逻辑，也未涉及低温下的电流调整。【试题三】D公司委托你代理其发明专利申请“一种基于声学信号的管道泄漏监测方法”的审查意见答复。国家知识产权局发出的审查意见通知书指出：权利要求1不具备《专利法》第22条第3款规定的创造性。审查员引用的对比文件为：对比文件7（CN10XXXXXXA）：公开了一种基于压力波动的管道泄漏检测方法。该方法通过在管道两端设置压力传感器，采集压力信号；当发生泄漏时，泄漏点产生的负压波会向两端传播；通过分析压力信号的瞬态下降沿（即压力突降）来判断泄漏是否发生，并利用两端信号到达的时间差计算泄漏点位置。本申请的权利要求1如下：“1.一种基于声学信号的管道泄漏监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：在管道外壁沿轴向布置多个声学传感器阵列，实时采集管道内部的流体噪声信号；步骤S2：对采集的流体噪声信号进行预处理，包括去均值和带通滤波；步骤S3：对预处理后的信号进行短时傅里叶变换（STFT），提取信号的时频特征；步骤S4：计算时频特征在特定频带内的声压级能量谱密度；步骤S5：根据声压级能量谱密度随时间的变化趋势，识别泄漏产生的特征声纹；步骤S6：当识别到特征声纹时，通过互相关算法计算不同传感器阵列接收到泄漏信号的时间延迟，利用所述时间延迟定位泄漏点位置。”审查意见通知书认为：对比文件7已经公开了利用传感器信号（压力波也是一种声学信号）检测管道泄漏，并利用时间差定位。权利要求1与对比文件7的区别在于：权利要求1采用了声学传感器阵列、短时傅里叶变换（STFT）提取时频特征、计算声压级能量谱密度以及基于特征声纹进行识别。审查员认为，声学检测是压力检测的常规替代手段；STFT和能量谱计算是信号处理领域的通用技术手段；将通用信号处理手段应用于管道泄漏检测以提取特征对于本领域技术人员而言是显而易见的，因此权利要求1不具备创造性。请你根据上述情况，完成以下任务：1.撰写一份审查意见答复书，反驳审查员关于权利要求1不具备创造性的观点。2.在答复过程中，如果需要修改权利要求以进一步克服创造性问题，请提供修改后的权利要求1（假设说明书中记载了：“所述特征声纹包括高频啸叫成分，该高频啸叫成分是由泄漏处流体高速喷射产生的空化效应引起的，其频率范围通常在20kHz至40kHz之间”）。【参考答案及解析】【试题一答案及解析】1.撰写的权利要求书1.一种基于多模态数据融合的金属表面缺陷检测系统，其特征在于，包括：可见光图像采集模块，用于获取待测金属表面的可见光图像数据；红外热成像采集模块，用于获取待测金属表面的红外热图数据；主动热激励模块，用于在采集前向待测金属表面施加脉冲热激励；图像处理单元，分别与所述可见光图像采集模块和所述红外热成像采集模块连接；所述图像处理单元包括配准模块、特征提取模块和融合决策模块；所述配准模块，用于基于SURF算法将所述可见光图像与所述红外热图在像素级进行空间配准；所述特征提取模块，用于从配准后的可见光图像中提取纹理特征向量，从配准后的红外热图中提取温度梯度特征向量；所述融合决策模块，用于根据所述纹理特征向量和所述温度梯度特征向量计算缺陷置信度，并根据所述缺陷置信度判定是否存在缺陷。2.如权利要求1所述的基于多模态数据融合的金属表面缺陷检测系统，其特征在于，所述融合决策模块采用加权融合策略计算缺陷置信度，计算公式为：C=α·其中，C为置信缺陷度，Vtexture为纹理特征值，Vtemp为温度梯度特征值，α和β为权重系数，且3.如权利要求1所述的基于多模态数据融合的金属表面缺陷检测系统，其特征在于，所述图像处理单元还包括预处理模块，所述预处理模块用于对所述可见光图像进行去反光处理，对所述红外热图进行滤波去噪。4.如权利要求3所述的基于多模态数据融合的金属表面缺陷检测系统，其特征在于，还包括光源控制模块，所述光源控制模块用于在采集可见光图像时，根据金属表面材质反射率自动调节多角度光源的强度。2.新颖性和创造性理由分析新颖性：权利要求1请求保护一种基于多模态数据融合的金属表面缺陷检测系统。对比文件1公开了一种金属表面检测装置，仅包含可见光图像采集和处理，未涉及红外热成像采集模块、主动热激励模块，也未涉及基于SURF算法的可见光与红外图像配准及特征融合。对比文件2公开了一种利用热成像的复合材料无损检测方法，仅包含红外热成像和热激励，未涉及可见光图像采集模块，也未涉及多模态数据的配准与融合。因此，权利要求1的技术方案未被对比文件1或对比文件2单独公开，具备《专利法》第22条第2款规定的新颖性。创造性：权利要求1与对比文件1相比，区别技术特征至少包括：（1）增加了红外热成像采集模块和主动热激励模块；（2）图像处理单元中设置了配准模块，用于基于SURF算法将可见光图像与红外热图进行配准；（3）特征提取模块从两种模态图像中分别提取纹理特征和温度梯度特征；（4）融合决策模块根据融合特征计算置信度。对比文件2虽然公开了红外热成像和热激励，但其应用于复合材料检测，且未涉及与可见光图像的配准及融合。对比文件1和对比文件2分别涉及单一模态检测。将两者结合并非显而易见，因为对比文件2主要解决复合材料内部脱层问题，利用的是热序列分析，而对比文件1解决的是金属表面划痕问题。本领域技术人员没有动机将对比文件2的热成像技术引入对比文件1的金属表面检测中，更没有动机进一步引入复杂的SURF配准算法和特征级融合决策机制来解决单一模态在金属表面检测中的精度问题。因此，权利要求1相对于对比文件1和对比文件2的结合具备突出的实质性特点和显著的进步，具备《专利法》第22条第3款规定的创造性。3.权利要求修改说明所撰写的从属权利要求2、3、4引用关系正确，且是对独立权利要求1技术特征的进一步限定，保护范围层层递进，逻辑清晰，无保护范围不合理或引用关系不当的缺陷。【试题二答案及解析】第一部分：无效宣告请求书（节选）无效宣告请求理由：权利要求1不具备新颖性/创造性。对比文件3公开了一种电动汽车电池管理装置，公开了采集电压、电流、温度（对应采集模块），计算SOC（对应计算模块），根据SOC查表调整充电电流（对应控制模块和第一映射表），以及在低温下降低充电电流（对应低温阈值和第二映射表，虽然对比文件3提及按固定比例，但固定比例可视为系数为常数的特例，或者对比文件3给出了在低温下调整电流的技术启示）。具体而言，对比文件3公开了：传感器单元采集电池的电压、电流和温度；处理单元计算SOC；充电控制单元根据SOC查表（第一映射表）调整电流；低温保护单元在低温时限制电流（第二映射表的逻辑）。虽然对比文件3的“第二映射表”可能未明确详述为存储温度区间与系数的表，但其“按照固定比例限制”属于降低充电电流倍率的一种方式。在此基础上，采用更精细的映射表（温度区间与系数对应）属于本领域技术人员的常规技术手段。因此，权利要求1相对于对比文件3不具备新颖性，或者在最接近的现有技术为对比文件3的情况下，结合常规技术手段不具备创造性。权利要求2不具备创造性。权利要求2引用权利要求1，增加了采用卡尔曼滤波算法计算SOC的具体方式。对比文件4公开了在电池管理系统中使用卡尔曼滤波算法（EKF）来估算SOC。对比文件4给出了将卡尔曼滤波应用于电池SOC估算的技术启示。因此，在权利要求1不具备创造性的基础上，本领域技术人员有动机结合对比文件4，将计算SOC的安时积分法替换为更精确的卡尔曼滤波算法。权利要求2不具备创造性。权利要求3不具备创造性。权利要求3增加了均衡操作。均衡操作是电池管理系统（BMS）中为了延长电池寿命、保证一致性的公知常识技术。在电池组检测到单体电压不一致时进行电阻放电均衡是本领域的常规技术手段。因此，在权利要求2不具备创造性的基础上，增加本领域的公知常识技术手段，权利要求3不具备创造性。第二部分：意见陈述书（节选）意见陈述理由：请求人（B公司）认为权利要求1不具备新颖性/创造性的主张不成立。虽然对比文件3公开了电池管理系统的基本架构和低温保护逻辑，但权利要求1与对比文件3存在区别技术特征：权利要求1明确限定了“第二映射表存储有温度区间与电流降低系数的对应关系”。对比文件3仅公开了“当温度低于0℃时，按照固定比例（如0.5倍）限制充电电流”。对比文件3采用的是单一阈值判断和单一固定比例的降低策略，而权利要求1采用的是基于“温度区间”的映射表策略，能够实现更精细、非线性的低温充电控制。这种精细化的控制策略并非本领域的公知常识，也不是简单的参数调整。通过设置多个温度区间并对应不同的降低系数，可以更好地平衡充电速度与电池安全，这是对比文件3所未公开的，且对比文件3未给出采用这种多区间映射表进行低温控制的技术启示。因此，权利要求1具备创造性。关于权利要求2：即使认为权利要求1不具备创造性，权利要求2也具备创造性。对比文件4虽然公开了使用卡尔曼滤波计算SOC，但对比文件4未公开权利要求2中限定的特定状态方程形式：xk对比文件4通常使用的是扩展卡尔曼滤波（EKF），其模型更为复杂，涉及非线性函数的雅可比矩阵。权利要求2采用的标准线性卡尔曼滤波状态方程，针对的是特定的电池模型简化。这种特定的参数化模型并非对比文件4的直接公开，本领域技术人员在对比文件4的基础上，需要付出创造性劳动才能将其简化为权利要求2所述的特定形式以适用于特定场景的低成本计算。因此，权利要求2具备创造性。关于权利要求3：权利要求3进一步限定了均衡操作的具体触发条件：“获取最高电压单体和最低电压单体的电压差，若电压差大于均衡启动阈值”。对比文件3和4均未公开这种基于最高最低电压差的具体触发逻辑。现有技术中可能存在基于平均电压、SOC差值等触发均衡的方式。权利要求3所限定的触发逻辑具有计算简单、响应迅速的优点，不属于公知常识。因此，在权利要求2具备创造性的基础上，权利要求3也具备创造性。【试题三答案及解析】1.审查意见答复书（节选）意见陈述：审查员认为权利要求1相对于对比文件7不具备创造性，申请人不服此观点。权利要求1与对比文件7相比，虽然两者都涉及管道泄漏检测和基于时间延迟的定位，但存在本质区别，区别技术特征在于：（1）检测的物理信号不同：权利要求1明确使用“声学传感器阵列”采集“流体噪声信号”，而对比文件7使用“压力传感器”采集“压力波动信号”。（2）信号处理及特征提取方法不同：权利要求1采用了“短时傅里叶变换（STFT）”提取“时频特征”，并计算“声压级能量谱密度”来识别“特征声纹”；而对比文件7是直接分析压力信号的“瞬态下降沿”（时域特征）。关于创造性：首先，声学信号与压力信号在物理本质和传播特性上存在差异。对比文件7利用的是泄漏产生的负压波，这是一种瞬态的低频压力突变。而权利要求1利用的是流体噪声，特别是泄漏产生的持续或宽频噪声。两者检测原理不同。其次，审查员认为STFT和能量谱计算是通用技术手段，这虽然正确，但将其应用于何种目的以及解决何种技术问题是关键。对比文件7关注的是压力突降的时域波形，通过检测下降沿即可判断泄漏，无需复杂的时频分析。权利要求1引入STFT和能量谱密度分析，是为了解决现有技术（如对比文件7）在背景噪声大、微小泄漏或无显著压力突降场景下误报率高的问题。通过时频分析提取“特征声纹”，能够有效区分泄漏噪声与环境背景噪声（如泵站噪声、流体正常流动噪声）。对比