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龙图腾网获悉江苏省特种设备安全监督检验研究院;东南大学申请的专利一种基于奇异值分解的超声波导波缺陷检测与定位的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：CN116465974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310174442.7，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权一种基于奇异值分解的超声波导波缺陷检测与定位的方法是由董文利;郑凯;张辉;马向东;王晋设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于奇异值分解的超声波导波缺陷检测与定位的方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于奇异值分解的超声波导波缺陷检测与定位的方法，属于超声波导波检测技术领域，包括以下步骤，S1：采集导波信号集矩阵；S2：得到导波信号缺陷信息指数TRDI；S3：搭建卷积神经网络CNN模型，通过导波信号缺陷信息指数TRDI训练卷积神经网络CNN模型，建立导波信号缺陷信息指数TRDI与缺陷位置之间的非线性函数映射关系；S4：利用训练的卷积神经网络CNN模型，对整体复合材料进行缺陷检测与定位。该方法通过将导波信号缺陷信息指数TRDI带入到神经网络中计算，消除噪音和温度对检测结果的影响。

本发明授权一种基于奇异值分解的超声波导波缺陷检测与定位的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于奇异值分解的超声波导波缺陷检测与定位的方法，其特征在于，包括以下步骤， S1：采集导波信号集矩阵； S2：得到导波信号缺陷信息指数TRDI； 所述S2中，选择宽度与激励信号相同的矩形窗函数对导波信号集矩阵进行分解： XW d表示分解的短时域片段,wd是矩形窗函数，Δt表示矩形窗函数的宽度，XN*D表示导波信号集矩阵，其中： XN*D＝[x1,x2,…,xN]T,2 D表示信号采样长度，N表示导波信号集中导波时域信号的数量，x表示单个信号，T表示转置矩阵； 对于分解的短时域片段，执行奇异值分解SVD： cov表示协方差处理，上标H表示共轭转置，U和∑分别是执行奇异值分解SVD之后的特征向量矩阵和特征值矩阵； 对矩阵∑的对角项奇异值中进行信号处理： λd表示处理后的输出值，λn表示矩阵∑对应的奇异值，λ1表示矩阵∑的首位奇异值，所有输出值形成与缺陷信息相关的特定时间序列，即导波信号缺陷信息指数TRDI； S3：搭建卷积神经网络CNN模型，通过导波信号缺陷信息指数TRDI训练卷积神经网络CNN模型，建立导波信号缺陷信息指数TRDI与缺陷位置之间的非线性函数映射关系； S4：利用卷积神经网络CNN模型，对整体复合材料进行缺陷检测与定位。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏省特种设备安全监督检验研究院;东南大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市鼓楼区草场门大街107号龙江大厦；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。