华东理工大学;南方电网科学研究院有限责任公司项延训获国家专利权
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龙图腾网获悉华东理工大学;南方电网科学研究院有限责任公司申请的专利基于深度学习的激光超声电气套管微小缺陷成像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：CN120869999B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511383608.1，技术领域涉及：G01N21/17；该发明授权基于深度学习的激光超声电气套管微小缺陷成像方法是由项延训;刘立帅;董子豪;伍旺松设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的激光超声电气套管微小缺陷成像方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的激光超声电气套管微小缺陷成像方法，包括：对电气套管施加激光超声体波，并进行信号采集；对采集的信号进行时域和频域分析，提取损伤散射信号的特征参数，构建融合多维特征参数的微损伤表征向量；采用稀疏表示算法通过直通波字典、基频散射波字典和二次谐波字典实现对微损伤表征向量进行谐波信号重构及特征提取，得到重构的微损伤散射信号，并转化到二维空间域中，将重构的微损伤散射信号和转化得到的二维空间域信号输入到多特征融合神经网络模型中，分别进行特征提取，并将两部分得到的特征整合，得到缺陷分类和成像结果。与现有技术相比，本发明可实现电气套管设备中的微小缺陷快速准确的成像。
本发明授权基于深度学习的激光超声电气套管微小缺陷成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的激光超声电气套管微小缺陷成像方法，其特征在于，包括以下步骤： 对电气套管施加激光超声体波，并进行信号采集； 对采集的信号进行时域和频域分析，提取损伤散射信号的特征参数，构建融合多维特征参数的微损伤表征向量； 采用稀疏表示算法通过预先构建的直通波字典、基频散射波字典和二次谐波字典实现对微损伤表征向量进行谐波信号重构及特征提取，得到重构的微损伤散射信号； 将重构的微损伤散射信号从时域转化到二维空间域中，将重构的微损伤散射信号和转化得到的二维空间域信号输入到预先训练好的多特征融合神经网络模型中，分别进行特征提取，并将两部分得到的特征整合，得到缺陷分类和成像结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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