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龙图腾网恭喜北京航空航天大学申请的专利基于人工智能的碳纤维蜂窝夹层的内部缺陷定量分析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：CN119991685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510481358.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于人工智能的碳纤维蜂窝夹层的内部缺陷定量分析方法是由周文彬;王聪聪;周正干设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的碳纤维蜂窝夹层的内部缺陷定量分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于无损检测识别技术领域，公开了基于人工智能的碳纤维蜂窝夹层的内部缺陷定量分析方法，包括以下步骤：获取红外无损检测图像；使用YOLO神经网络进行缺陷图像分割获取掩膜的每个像素点值；通过设定掩膜阈值控制掩膜的生成大小并对掩膜阈值进行校准，得到校准后的掩膜阈值；在相同检测条件下获取待检测工件的红外无损检测图像，输入神经网络并应用校准后的掩膜阈值得到准确的缺陷边界；通过计算掩膜像素点的个数与像素点的实际面积相乘得到准确的缺陷面积，实现对工件内部缺陷的定量分析。本发明采用上述基于人工智能的碳纤维蜂窝夹层的内部缺陷定量分析方法，实现快速大批量的检测和缺陷定量分析，为复合材料的质量控制提供技术支持。

本发明授权基于人工智能的碳纤维蜂窝夹层的内部缺陷定量分析方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的碳纤维蜂窝夹层的内部缺陷定量分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取已知缺陷面积的碳纤维夹层复合材料标准试块的红外无损检测图像； 步骤S2、使用YOLO神经网络对步骤S1获取的红外无损检测图像进行缺陷图像分割，获取图像分割结果中掩膜的每个像素点值； 步骤S3、通过设定掩膜阈值控制掩膜的生成大小，利用已知面积的缺陷对掩膜阈值进行校准，得到校准后的掩膜阈值，具体过程如下： 步骤S31、基于步骤S2获取缺陷掩膜的矩阵，设定掩膜阈值，当矩阵中的值小于设定的缺陷阈值时，去除小于该阈值的掩膜像素点，控制最终掩膜的生成大小； 步骤S32、利用已知面积的缺陷对掩膜阈值进行校准，以得到校准后的掩膜阈值； 当设定某个掩膜阈值后，统计掩膜像素点的个数，并乘以像素点的实际面积得到该阈值下的缺陷面积；通过遍历范围内的掩膜阈值后，得到每个阈值下的缺陷面积，与缺陷实际面积误差最小的阈值，即为校准后的掩膜阈值； 步骤S4、在相同的红外无损检测条件下，获取待检测工件的红外无损检测图像，输入神经网络并应用校准后的掩膜阈值，得到准确的缺陷边界； 步骤S5、通过计算掩膜像素点的个数，并将其与像素点的实际面积相乘，得到准确的缺陷面积，从而实现对碳纤维蜂窝夹层复合材料内部缺陷的定量分析。

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