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龙图腾网获悉中国计量大学;元心科技(深圳)有限公司申请的专利基于超声显微的金属表面微缺陷识别方法及系统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：CN120102710B 。

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：202510587946.0，技术领域涉及：G01N29/06；该发明授权基于超声显微的金属表面微缺陷识别方法及系统是由罗文;代婕;张德元;李云飞;徐善武;汪照设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超声显微的金属表面微缺陷识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于超声显微的金属表面微缺陷识别方法及系统，该方法应用于识别系统，包括：以目标频率的超声信号采集待识别金属表面的图像；从所述图像中提取至少一个待识别特征，任一待识别特征中均包含所述待识别金属表面的缺陷特征；当所述至少一个待识别特征包括两个及以上待识别特征的情况下，任意两个待识别特征所包含缺陷特征的尺度不同；分别识别所述至少一个待识别特征得到至少一个缺陷识别子结果；组合所述至少一个缺陷识别子结果得到所述待识别金属表面的缺陷识别结果。采用本申请的技术方案，不仅能够提高对微米级缺陷的检测率，而且采用深度学习模型识别缺陷，能够提高识别的精度。

本发明授权基于超声显微的金属表面微缺陷识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于超声显微的金属表面微缺陷识别方法，其特征在于，应用于识别系统，所述方法包括： 以目标频率的超声信号采集待识别金属表面的图像，所述目标频率为300MHz； 从所述图像中提取两个及以上待识别特征，任一待识别特征中均包含所述待识别金属表面的缺陷特征，任意两个待识别特征所包含缺陷特征的尺度不同； 分别识别所述两个及以上待识别特征得到两个及以上陷识别子结果，所述两个及以上待识别特征与所述两个及以上缺陷识别子结果一一对应； 组合所述两个及以上缺陷识别子结果得到所述待识别金属表面的缺陷识别结果，所述缺陷识别结果包括缺陷类型、缺陷位置和缺陷尺寸中的至少一项； 所述从所述图像中提取两个及以上待识别特征，包括： 分别提取所述图像的高级特征和低级特征，所述高级特征包括所述待识别金属表面的缺陷的形状特征、类别特征，所述低级特征包括所述待识别金属表面的缺陷的轮廓特征、像素值； 拼接所述高级特征和所述低级特征得到所述待识别金属表面的图像特征； 从所述图像特征中提取所述两个及以上待识别特征； 所述分别提取所述图像的高级特征和低级特征，包括： 调用第一特征提取网络提取所述图像的高级特征，所述第一特征提取网络包括级联的第一数量的特征提取模块； 调用第二特征提取网络提取所述图像的低级特征，所述第二特征提取网络包括第二数量的特征提取模块，所述第一数量大于所述第二数量； 所述从所述图像特征中提取所述两个及以上待识别特征，包括： 对所述图像特征进行N次上采样，以分别得到所述图像特征的N个增强特征，所述N是大于或者等于2的整数； 对第N次上采样得到的增强特征进行N次下采样，以分别得到N个降维特征； 针对任一降维特征，将所述降维特征以及与所述降维特征尺度相同的增强特征拼接，得到待识别特征； 所述分别识别所述两个及以上待识别特征得到两个及以上缺陷识别子结果，包括： 针对任一待识别特征，调用与所述待识别特征的尺度相匹配的识别模块，识别所述待识别特征中的缺陷特征，以得到所述待识别特征对应的缺陷识别子结果； 识别模块的数量和待识别特征的数量相同，不同的识别模块的卷积层和池化层的尺度各不相同，且与待识别特征的尺度相匹配。

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中国计量大学;元心科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：310016 浙江省杭州市江干区杭州下沙高教园区学源街258号；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”。

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