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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种输电金具超声检测装置成像算法的构建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：CN119915913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411702944.3，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权一种输电金具超声检测装置成像算法的构建方法是由邱实;李瑾;刘博迪;顾泽;余永瑞;胡荣俊;陈巩;令狐文琪;石书甜设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输电金具超声检测装置成像算法的构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种输电金具超声检测装置成像算法的构建方法包括，通过楔形探头生成并优化超声波渐逝波信号，采集输电金具的渐逝波信号和传播波信号，利用抗干扰算法对采集信号进行降噪处理；对经过降噪的渐逝波和传播波信号进行多模态融合处理，基于深度学习模型对信号特征进行缺陷分类与预测；通过超分辨率重构算法实现金具内部的三维成像，并对三维成像结果进行区域特征提取，生成分层数据，对分层数据进行智能分割与缺陷标注，同时将生成的检测结果上传至远程服务器，实现场景化分析。本发明方法既可在野外复杂环境中进行高效检测，也可通过远程数据处理与分析，为输电金具的状态监测和故障预测提供技术支持。

本发明授权一种输电金具超声检测装置成像算法的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种输电金具超声检测装置成像算法的构建方法，其特征在于：包括， 通过楔形探头生成并优化超声波渐逝波信号，采集输电金具的渐逝波信号和传播波信号，利用抗干扰算法对采集信号进行降噪处理； 对经过降噪的渐逝波和传播波信号进行多模态融合处理，基于深度学习模型对信号特征进行缺陷分类与预测； 通过超分辨率重构算法实现金具内部的三维成像，并对三维成像结果进行区域特征提取，生成分层数据，对分层数据进行智能分割与缺陷标注，同时将生成的检测结果上传至远程服务器，实现场景化分析； 所述多模态融合处理包括，构建多输入卷积神经网络模型，将渐逝波和传播波的信号数据分别输入神经网络，在网络结构中设置动态加权机制，根据信号类型和特性调整渐逝波与传播波信号的融合比例，通过时空域特征提取模块，提取信号中的时间序列特征和空间分布特征； 所述对信号特征进行缺陷分类与预测包括，利用迁移学习技术构建深度学习分类模型，通过工业超声检测数据对模型进行预训练，采用生成对抗网络生成不同类型的缺陷模拟样本，扩展分类模型的训练数据集，并利用递归神经网络分析超声信号中包含的时间序列特征，对缺陷的发展趋势进行预测； 所述超分辨率重构算法包括，基于时间反转矩阵特征值分解，对超声波信号的空间分辨率进行优化，并将超声信号的深度信息切分为二维图像切片，每个切片表示特定深度的信号数据，同时通过逐层叠加技术，将切片图像重构为输电金具的完整三维结构模型； 所述生成分层数据包括，使用深度学习分割算法对生成的三维模型进行设定区域的分割，同时根据材料特性和信号特征，将三维模型划分为多个独立层面，包括金属基材层、裂纹层和腐蚀层； 对分层结果进行初步数据结构化处理，形成用于缺陷分析的数据模型。

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