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龙图腾网获悉中海油能源发展股份有限公司采油服务分公司;中海油能源发展股份有限公司申请的专利基于互易差和混合神经网络的外输软管缺陷超声检测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：CN119757546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411934564.2，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权基于互易差和混合神经网络的外输软管缺陷超声检测方法是由王俊峰;张绍谦;刘金海;尚少伟;尚尊轩;郑晓涛;董海杰;李牧;聂建伟;王璐瑶;张珈翊;杨凯东;陈立森;丛培征;窦树霞设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于互易差和混合神经网络的外输软管缺陷超声检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及超声检测及降噪技术领域，提供一种基于互易差和混合神经网络的外输软管缺陷超声检测方法，包括：将初始信号进行滤波处理得到第一信号；将第一信号分解为近似系数和第一细节系数；对第一细节系数进行软阈值处理得到第二细节系数，将第二细节系数与第一近似系数进行重构，得到第二信号；对第二信号进行归一化处理得到第三信号；将第三信号输入卷积神经网络模型，得到空间特征向量；将空间特征向量输入到循环神经网络模型，提取时间特征向量；将空间特征向量和时间特征向量融合得到降噪信号；将卷积神经网络模型和循环神经网络模型训练后与超声检测系统集成，输出缺陷特征信号，提高外输软管的在线检测的精度和检测效率。

本发明授权基于互易差和混合神经网络的外输软管缺陷超声检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于互易差和混合神经网络的外输软管缺陷超声检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：超声检测系统检测得到初始信号，将所述初始信号进行滤波处理得到第一信号； S2：将所述第一信号分解为近似系数和第一细节系数； S3：对所述第一细节系数进行软阈值处理得到第二细节系数，将所述第二细节系数与所述近似系数进行重构，得到第二信号； S4：对所述第二信号进行归一化处理得到第三信号； S5：将所述第三信号输入卷积神经网络模型，得到所述第三信号的空间特征向量； S6：将所述空间特征向量输入到循环神经网络模型，提取所述第三信号的时间特征向量； S7：将所述空间特征向量和所述时间特征向量融合得到融合特征向量，根据所述融合特征向量得到降噪信号； S8：通过对所述卷积神经网络模型和所述循环神经网络模型进行联合训练得到混合神经网络模型，将训练好的所述混合神经网络模型集成到所述超声检测系统中，根据所述降噪信号输出缺陷特征信号； 对所述卷积神经网络模型和所述循环神经网络模型进行联合训练得到混合神经网络模型包括以下步骤： 采集无缺陷外输软管和多个缺陷外输软管的超声检测信号构成数据集，对数据集中的每组检测信号重复步骤S1~S7，对所述卷积神经网络模型和所述循环神经网络模型进行联合训练得到混合神经网络模型； 所述数据集的建立包括以下步骤： 设置无缺陷外输软管和多个缺陷外输软管，所述无缺陷外输软管上设置有第一激励探头和第一探测探头，所述缺陷外输软管上设置有第二探测探头和第二激励探头，所述第一激励探头的位置与所述第二探测探头的位置对应，所述第一探测探头与所述第二激励探头的位置对应，所述第一激励探头发出第一激励信号，所述第一探测探头接收第一激励信号并对第一激励信号进行处理，得到第一超声检测信号，所述第二激励探头发出第二激励信号，所述第二探测探头接收第二激励信号并进行处理，得到第二超声检测信号，所述第一超声检测信号和多个所述第二超声检测信号构成所述数据集。

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海油能源发展股份有限公司采油服务分公司;中海油能源发展股份有限公司，其通讯地址为：300450 天津市滨海新区塘沽东沽石油新村第五界区；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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