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龙图腾网获悉广州多浦乐电子科技股份有限公司申请的专利基于关键点解耦检测的超声翅片检测方法、系统和存储介质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：CN120009421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510468227.7，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权基于关键点解耦检测的超声翅片检测方法、系统和存储介质是由骆琦;沈俊羽;蔡庆生;王黎设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关键点解耦检测的超声翅片检测方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于关键点解耦检测的超声翅片检测方法，包括如下步骤：步骤一：获取液冷散热器翅片流道的超声图像；通过卷积神经网络提取所述超声图像的混合特征图；步骤二：基于所述混合特征图生成关键点热力图以定位流道端点，得到包括外观代表特征和位置的关键点特征；步骤三：采用对比学习对关键点特征进行分组，使同一流道的关键点特征在特征空间中聚集，不同流道的关键点特征分离，将属于同一流道的关键点分成一组；步骤四：基于关键点位置和分组，对混合特征图进行解耦，得到与每个关键点特征对应的关键点特征图；步骤五：基于关键点特征图类型，生成对应的关键点热力图，并基于关键点热力图的灰度阈值判定未焊接区域。

本发明授权基于关键点解耦检测的超声翅片检测方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于关键点解耦检测的超声翅片检测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：获取液冷散热器翅片流道的超声图像；通过卷积神经网络提取所述超声图像的混合特征图； 步骤二：基于所述混合特征图生成关键点热力图以定位流道端点，得到包括外观代表特征和位置的关键点特征； 步骤三：采用对比学习对关键点特征进行分组，使同一流道的关键点特征在特征空间中聚集，不同流道的关键点特征分离，将属于同一流道的关键点分成一组； 对比学习的改进infoNCE损失函数为： 其中：表示查询样本特征；为第个流道的第种类型关键点的外观代表特征；表示正样本特征集合；表示负样本特征集合；表示两个特征之间的余弦相似度；为温度参数；表示最多检测流道的数量；表示要检测的关键点类型数量； 步骤四：基于关键点位置和分组，对混合特征图进行解耦，得到与每个关键点特征对应的关键点特征图； 步骤五：基于关键点特征图类型，生成对应的关键点热力图，并基于关键点热力图的灰度阈值判定未焊接区域。

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