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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于数字散斑时空特征及IU-Net的构件缺陷检测方法及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：CN115619752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202211335186.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于数字散斑时空特征及IU-Net的构件缺陷检测方法及系统是由肖启阳;黄澳飞;吕佳佳;李军伟;贾林;胡振涛设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字散斑时空特征及IU-Net的构件缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于数字散斑时空特征及IU‑Net的构件缺陷检测方法及系统。该方法包括：搭建数字剪切散斑干涉装置，然后采集构件缺陷的剪切散斑干涉图；从所述剪切散斑干涉图中提取相位条纹图，并采用正余弦滤波方法对所述相位条纹图滤除噪声；将构件缺陷的剪切散斑干涉图作为构件缺陷时域特征，将滤除噪声后的二维缺陷图和三维包裹相位图作为构件缺陷空域特征；构建基于IU‑Net的缺陷检测模型，将构件缺陷空域特征输入训练好的基于IU‑Net的缺陷检测模型获得增强后的构件缺陷图，利用所述构件缺陷图实现构件缺陷定性检测；将构件缺陷时域特征和构件缺陷空域特征输入训练好的基于IU‑Net的缺陷检测模型进行测试，对不同类型的缺陷进行识别，实现构件缺陷的定量检测。

本发明授权基于数字散斑时空特征及IU-Net的构件缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数字散斑时空特征及IU-Net的构件缺陷检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：搭建数字剪切散斑干涉装置，然后采集构件缺陷的剪切散斑干涉图； 步骤2：从所述剪切散斑干涉图中提取相位条纹图，并采用正余弦滤波方法对所述相位条纹图滤除噪声； 步骤3：将构件缺陷的剪切散斑干涉图作为构件缺陷时域特征，将滤除噪声后的二维缺陷图和三维包裹相位图作为构件缺陷空域特征； 步骤4：构建基于IU-Net的缺陷检测模型，具体包括：在原始的基于U-Net神经网络的特征提取阶段嵌入卷积注意力模块，引入残差学习模块，并随后进行多尺度特征融合； 步骤5：将构件缺陷空域特征输入训练好的基于IU-Net的缺陷检测模型获得增强后的构件缺陷图，利用所述构件缺陷图实现构件缺陷定性检测； 步骤6：将构件缺陷时域特征和构件缺陷空域特征输入训练好的基于IU-Net的缺陷检测模型进行测试，对不同类型的缺陷进行识别，实现构件缺陷的定量检测。

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