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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于自适应归一化改进技术的红外锁相无损检测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：CN119444671B 。

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：202411413364.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于自适应归一化改进技术的红外锁相无损检测方法是由吴立军;朱千晟;欧伟杰;胡琳;闫满;李洲;冯伟豪;董正;刘一鸣;李强设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应归一化改进技术的红外锁相无损检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自适应归一化改进技术的红外锁相无损检测方法，属于红外锁相无损检测方法技术领域，发明了问题点过滤算法，该算法可以找出并过滤掉原始红外视频中的问题像素点，防止问题像素点对检测得到的相位结果图造成噪声干扰，发明了自适应归一化算法。使用自适应归一化算法能够在保持原始相位数据结构分布特征的前提下，有效提升相位结果图的对比度，从而提升肉眼观感，相比传统的两种归一化算法效果提升显著，发明了基于相位对比度预测缺陷深度的方法，实现了对受检板材内部或背面缺陷深度的预测能力。

本发明授权基于自适应归一化改进技术的红外锁相无损检测方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应归一化改进技术的红外锁相无损检测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：根据标准相位结果图，计算待评价相位结果图的SSIM结构体相似性指数； ； 其中： 和是两幅图像的像素值； 是图像的平均值； 是图像的平均值； 是图像的方差； 是图像的方差； 和是两个常数，用于稳定分母； 步骤二：根据标准相位结果图，计算待评价相位结果图的GMSD图像高频相似性指数； 梯度幅值相似度公式： ； 其中：和分别是图像和的梯度幅值； 为常数，用于稳定计算； ； 其中： 是图像的像素总数； 是第个像素的梯度幅值相似度； 是所有的平均值； 步骤三：计算待评价相位结果图的RMS对比度差异评分； ； 其中： 是图像的像素总数； 是第个像素的灰度值； 步骤四：对SSIM指数与GMSD指数进行联合加权评分，丢弃联合加权评分小于理想结构相似性分数的待评价相位结果图； 步骤五：在未丢弃的待评价相位结果图中选择RMS对比度分数最高的相位结果图作为算法的最终输出相位结果图； 基于自适应归一化改进技术的红外锁相无损检测方法的应用； 当需要检测某种固定类型板材中缺陷的埋深时，通过相位对比度实现对缺陷深度的预测，具体方法流程如下： S11：制作含有不同深度、不同类型缺陷的标定板材，固定激励频率与激励时间，对该标定板材进行红外热波锁相激励，并记录激励过程的红外视频； S12：根据红外视频，分析得到该标定板材的相位结果图数据； S13：计算得到不同深度下缺陷的相位对比度； S14：拟合出不同缺陷类型的缺陷深度与相位对比度的映射公式； S15：对待检测板材重复上述S11-S13，计算得到待测缺陷的相位对比度，将相位对比度代入S14得到的映射公式中，得到缺陷深度的预测值； 基于自适应归一化改进技术的红外锁相无损检测方法的应用； 具体方法流程： S21：定制了含有不同种类内部缺陷的板材，缺陷类型包括：狭缝型、圆形、多边形、异性，并设置不同的光源激励频率以及光源功率对板材进行正弦波加热，从而记录得到多种检测条件下的原始红外视频； S22：对原始红外视频进行算法处理，得到相位结果图，将相位结果图进行旋转、缩放、剪切、噪声处理、仿射变换多种处理，得到大量的原始数据，对原始数据进行手工标定，对标定后的数据划分得到模型的训练集与测试集； S23：选定合适的神经网络模型对训练集进行训练，从而得到最终的神经网络模型，通过该模型对待测板材的相位结果图进行缺陷种类、位置和直径的识别。

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