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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于透射变换和卷积神经网络的电路红外热图故障诊断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：CN115775248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211605328.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于透射变换和卷积神经网络的电路红外热图故障诊断方法是由付磊磊;孙璐;杜亚楠;孟繁杰;詹劲松设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于透射变换和卷积神经网络的电路红外热图故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明属于电路故障检测技术领域，公开了一种基于透射变换和卷积神经网络的电路红外热图故障诊断方法，对目标电路进行分析，获取电路热图、电路各故障条件下的可见光图和电路在示波器中的输出波形图；采用图像透射变换方法将同一故障条件下电路的光学图像、红外热图和示波器图进行异源融合，得到多种图的融合图像；将融合后的图像集经过增强后分为训练集和验证集，送入卷积神经网络模型进行训练分类，验证卷积神经网络模型模型的准确率。本发明模型的准确率可达97％，相比仅使用红外热图和可见光图提升3.4％，相比经典神经网络LeNet5提升2.7％，相比Vgg16准确率提升较小但训练用时缩短15分钟，且损失值均有不同幅度的降低。

本发明授权基于透射变换和卷积神经网络的电路红外热图故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于透射变换和卷积神经网络的电路红外热图故障诊断方法，其特征在于，基于透射变换和卷积神经网络的电路红外热图故障诊断方法包括：对目标电路进行分析，获取电路热图、电路各故障条件下的可见光图和电路在示波器中的输出波形图；采用图像透射变换方法将同一故障条件下电路的光学图像、红外热图和示波器图进行异源融合，得到多种图的融合图像；将融合后的图像集经过增强后分为训练集和验证集，再送入卷积神经网络模型进行训练分类，最后验证卷积神经网络模型模型的准确率； 基于透射变换和卷积神经网络的电路红外热图故障诊断方法包括以下步骤： 步骤一，获取电路的可见光学图像、红外热图像和示波器图像； 步骤二，采用透射变换配准模型对获取的图像进行配准融合处理； 步骤三，进行图像增强后将图像集划分为训练集和验证集，确定模型参数及评价指标，并分别对卷积神经网络模型进行训练及改进优化； 步骤二中，采用以透射变换配准模型为基础的任意四边形转矩形的算法对步骤一获取的图像进行配准融合，具体包括： 1读取待处理图像，顺时针选取四个点，顺序分别为左上、右上、右下和左下，将读取点的横纵坐标分别记录并将作为新的矩形顶点；利用选取的点的信息计算最优的单映射变换矩阵并进行透射变换，仅在四个点的范围内的像素通过透射变换留在新的图片中； 2将变换后的热图和可见光图统一大小后按照0.5:0.5的比例进行融合，得到正常工作条件下电路红外热图和可见光融合图；按照0.35:0.35:0.3的像素值占比融合示波器图后，得到示波器图、电路红外热图和可见光融合图。

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