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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于视觉引导的激光冲击热成像复合涂层喷涂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：CN119571242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411760509.6，技术领域涉及：C23C4/134；该发明授权基于视觉引导的激光冲击热成像复合涂层喷涂方法是由王文瑞;谢璐;张佳明;秦军伟设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉引导的激光冲击热成像复合涂层喷涂方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于视觉引导的激光冲击热成像复合涂层喷涂方法及装置，其中，方法包括：通过激光冲击在涂层表面产生瞬态热响应，使用高速红外热像仪实时采集涂层表面的温度场分布；根据涂层表面的温度场分布识别裂纹位置，获取涂层表面裂纹区域的热响应特征，热响应特征包括裂纹区域的实时温度和温度梯度数据；建立裂纹热响应特征与裂纹尺寸之间的非线性映射模型，并采用深度神经网络进行训练，将经过数据预处理后的热响应特征输入训练好的深度神经网络，实时预测裂纹的尺寸及空间位置；基于预测的裂纹尺寸信息设定目标喷涂参数，通过自反馈PID控制系统实时调整喷涂工艺参数，并采用多通道送粉系统动态调节材料配比，实现梯度复合涂层的形成。

本发明授权基于视觉引导的激光冲击热成像复合涂层喷涂方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉引导的激光冲击热成像复合涂层喷涂方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过激光冲击在涂层表面产生瞬态热响应，使用高速红外热像仪实时采集涂层表面的温度场分布； 根据涂层表面的温度场分布识别裂纹位置，获取涂层表面裂纹区域的热响应特征，所述热响应特征包括裂纹区域的实时温度和温度梯度数据； 建立裂纹热响应特征与裂纹尺寸之间的非线性映射模型，并采用深度神经网络进行训练，将经过数据预处理后的热响应特征输入训练好的深度神经网络，实时预测裂纹的尺寸及空间位置； 基于预测的裂纹尺寸信息设定目标喷涂参数，通过自反馈PID控制系统实时调整喷涂工艺参数，并采用多通道送粉系统动态调节材料配比，实现梯度复合涂层的形成； 所述根据涂层表面的温度场分布识别裂纹位置，获取涂层表面裂纹区域的热响应特征，所述热响应特征包括裂纹区域的实时温度和温度梯度数据，包括： 基于涂层表面的温度场分布，对时间序列上的温度数据进行平均，得到平均温度场，计算表达式为： 式中，为在位置的平均温度场，为在位置和时间点的温度值，为时间序列中的总时间点； 在所述平均温度场中找到温度最高的区域作为热源区域，并从原始的温度场中移除所述热源区域； 对处理后的温度场进行梯度计算，并使用阈值对梯度图像进行阈值分割，将图像分割为裂纹区域和非裂纹区域； 检查阈值分割后的裂纹区域面积是否在预设的范围内，若不在，则调整阈值至并重新进行阈值分割，直至阈值分割后的裂纹区域面积在预设的范围内，确定裂纹的位置； 对于裂痕位置处每帧的热图像，将其减去环境温度，得到裂纹区域的实时温度和温度梯度数据。

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