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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于卷积网络和轨迹跟踪的复合材料缺陷超声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：CN115015394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202210810586.2，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权一种基于卷积网络和轨迹跟踪的复合材料缺陷超声检测方法是由郭函懿;何卫锋设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积网络和轨迹跟踪的复合材料缺陷超声检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积网络和轨迹跟踪的复合材料缺陷超声检测方法，包括以下步骤，步骤1，建立超声波数据库；步骤2，从超声波数据库中获取数据集，并构建深度学习神经网络算法模型，确定神经网络模型参数；步骤3，对构建的神经网络深度学习算法模型，用采集构造的数据集进行训练；步骤4，将训练好的神经网络模型参数嵌入到超声设备中，对当前探头位置采集的超声波信号进行实时诊断分类和缺陷可视化标注。能够实现实时的复合材料缺陷诊断与标注。以解决现有的复合材料缺陷或损伤检测依赖于对测试部件的材料特性的了解或对基于物理学的预定信号特征的提取这种专家先验知识，提供一种不同与超声C扫的缺陷可视化方法。

本发明授权一种基于卷积网络和轨迹跟踪的复合材料缺陷超声检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积网络和轨迹跟踪的复合材料缺陷超声检测方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤1，建立包含不同特征的敏感波形的超声波数据库，为卷积网络模型训练和测试提供样本集； 具体的， 步骤S11，将复合材料被测样本放置在检测平台上； 步骤S12，启动超声设备，调整超声参数； 步骤S13，给复合材料样本件上均匀涂撒耦合剂，将超声波收发探头贴于被测样本上对不同区域进行数据采样，获得超声波信号采样数据； 步骤S14，将超声波信号采样数据导出分为时序信号训练数据集和时序信号测试数据集； 步骤S15，用摄像头采集超声探头用手持和用自动扫描机器夹持的不同角度的图片，获取超声探头图片数据，将超声探头图片数据分为训练数据集和测试数据集； 步骤2，从超声波数据库中获取数据集，并构建深度学习神经网络算法模型，确定神经网络模型参数； 具体的， 利用一维卷积网络模型对超声波数据库中的超声波时序信号进行特征提取，用深度残差网络模型提取超声探头的视觉特征，将提取出的特征用分类器并行连接，构建深度学习神经网络算法模型； 步骤3，对构建的神经网络深度学习算法模型，用采集构造的数据集进行训练； 具体的， 采用共轭梯度法预测探头的运动轨迹，将一维卷积网络模块分类器的输出并联到预测结果的输入中，对探头的位置进行记录，获得带有复合材料缺陷信息的探头的轨迹； 步骤4，将训练好的神经网络模型参数嵌入到超声设备中，对当前探头位置采集的超声波信号进行实时诊断分类和缺陷可视化标注。

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