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龙图腾网获悉机械工业仪器仪表综合技术经济研究所申请的专利金属轴类零件的缺陷检测方法及装置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：CN120009404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510497621.3，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权金属轴类零件的缺陷检测方法及装置是由田佳營;杜孟新;方毅芳;刘涛;吴达远设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本金属轴类零件的缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及金属缺陷检测技术领域，具体涉及一种金属轴类零件的缺陷检测方法及装置。其中方法包括：获取金属轴类零件的原始超声数据并进行预处理，得到预处理超声数据，原始超声数据包括不同检测位置，以及不同检测位置在不同角度各自对应的多通道检测数据；对预处理超声数据进行特征提取，得到关键时域特征和关键频域特征；将关键时域特征和关键频域特征输入至预构建的金属缺陷识别模型中，得到缺陷检测结果。解决了传统方法难以检测到的细微损伤的问题，提高了缺陷检测的精度与识别率。

本发明授权金属轴类零件的缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种金属轴类零件的缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取金属轴类零件的原始超声数据并进行预处理，得到预处理超声数据，所述原始超声数据包括不同检测位置，以及不同检测位置在不同角度各自对应的多通道检测数据； 对所述预处理超声数据进行特征提取，得到关键时域特征和关键频域特征；所述关键时域特征和所述关键频域特征的确定方式包括以下至少一种：获取多个超声样本数据，任一超声样本数据包括不同检测位置，以及不同检测位置在不同角度各自对应的缺陷标记信息；对多个超声样本数据进行预处理后进行特征提取，得到多个超声样本数据各自对应的多种时域特征和多种频域特征；将多个超声样本数据各自对应的多种时域特征和多种频域特征，分别输入至预构建的多种分类算法、多种回归算法中进行训练直至模型收敛，得到多个分类预测模型和多个分类回归预测模型；确定多个分类预测模型分别对应的准确率和多个分类回归预测模型分别对应准确率；将准确率最高的所述分类预测模型、所述分类回归预测模型，分别作为分类网络和回归网络，并确定多种时域特征和多种频域特征在所述分类网络、所述回归网络中各自的准确率；并将准确率最高的预定数量的时域特征和频域特征作为关键时域特征和关键频域特征；或者获取过去预定时间段内多种特征组合各自对应的检测结果准确率，并依据检测结果准确率最高的特征组合确定所述关键时域特征和所述关键频域特征，所述特征组合包括时域特征组合和频域特征组合； 将所述关键时域特征和关键频域特征输入至预构建的金属缺陷识别模型中，得到缺陷检测结果；所述金属缺陷识别模型包括基于梯度提升的分类网络和基于高斯混合的回归网络，该步骤进一步包括：将所述关键时域特征和关键频域特征分别输入至所述分类网络、所述回归网络，得到第一分类结果和第二回归结果，并依据所述第一分类结果和所述第二回归结果得到所述缺陷检测结果。

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