哈尔滨工程大学杨金水获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于神经网络的激光超声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：CN116773679B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310722922.2，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权一种基于神经网络的激光超声成像方法是由杨金水;付兰凌;吴健豪设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于神经网络的激光超声成像方法在说明书摘要公布了：本发明属于激光超声成像技术领域，具体公开了一种基于神经网络的激光超声成像方法，包括依次进行的以下步骤：S1、获取A扫描信号；S2、通过经验模态分解对A扫描信号进行分解和重构；S3、池化提取超声信号时域特征；S4、建立神经网络进行多次训练，得到多个具有不同表征能力的神经网络；S5、将待测试样品的超声信号时域特征输入至每个训练好的神经网络中，识别结果按照检测点顺序填入对应位置形成像素矩阵；S6、将所有像素矩阵进行叠加，设置阈值评估各个检测点的状态，生成相应的像素图像。本发明的方法对噪音不敏感，可用于处理低信噪比信号，提高了材料状态识别的准确率。本发明适用于检测材料的状态。
本发明授权一种基于神经网络的激光超声成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的激光超声成像方法，其特征在于，包括依次进行的以下步骤： S1、通过激光超声系统扫描样品，获取A扫描信号； S2、通过经验模态分解对A扫描信号进行分解，提取本征模函数，并选取相应的本征模函数进行重构，得到重构信号； S3、对重构信号进行池化，提取超声信号时域特征； S4、建立神经网络，将超声信号时域特征输入神经网络中进行多次训练，得到多个具有不同表征能力的神经网络； S5、将待测试样品的所有检测点经过步骤S1-S3处理后得到的超声信号时域特征输入至每个训练好的神经网络中进行识别，得到待测试样品每个检测点的识别结果，将同一个神经网络中的所有检测点的识别结果按照检测点顺序填入对应位置，形成用于成像的像素矩阵； S6、将所有神经网络的识别结果形成的像素矩阵进行叠加，设置阈值评估各个检测点的状态，生成相应的像素图像。
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