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龙图腾网获悉广州科元工业设备安装检测技术有限公司申请的专利基于人工智能的X射线图像缺陷自动分类与量化分析系统及其训练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：CN121121314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511607589.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于人工智能的X射线图像缺陷自动分类与量化分析系统及其训练方法是由王攀涛;乔春楠;李凌;吴光金;伍光凯;谢辉;陈维中设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的X射线图像缺陷自动分类与量化分析系统及其训练方法在说明书摘要公布了：本申请涉及图像分析领域，公开了基于人工智能的X射线图像缺陷自动分类与量化分析系统及其训练方法，几何基底模块，用于识别待检测图像并实现工件图像中几何结构与缺陷信号的解耦、学习健康工件X射线图像的本征结构流形，接收待检测X射线图像，通过几何解耦处理生成健康几何基底和初步残差；缺陷解析模块，用于从缺陷信号中逆向估计缺陷的物理参数，接收几何基底模块输出的初步残差，通过参数估计处理生成缺陷初步参数和不确定性信息；缺陷合成模块，用于将抽象的缺陷参数转换为图像形式。通过多模块闭环协同架构，实现X射线图像缺陷的全自动化分类与量化，无需人工干预即可完成缺陷信号提取、参数估计、修正优化全流程。

本发明授权基于人工智能的X射线图像缺陷自动分类与量化分析系统及其训练方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的X射线图像缺陷自动分类与量化分析系统，其特征在于，包括： 几何基底模块，采用预先训练并冻结权重的深度卷积自动编码器实现，用于接收待检测X射线图像，通过编码与重构处理生成反映工件本征结构的健康几何基底，并计算所述待检测X射线图像与所述健康几何基底的差异，以生成初步残差； 缺陷解析模块，采用具有多头预测结构的深度卷积网络实现，用于接收所述初步残差，通过参数估计处理输出缺陷的初步参数以及量化所述初步参数估计结果可靠性的不确定性信息； 缺陷合成模块，为可微分的渲染函数，用于接收所述缺陷初步参数和所述健康几何基底，利用所述健康几何基底的灰度信息作为物理约束进行物理感知渲染，生成符合X射线成像规律的合成缺陷图，并将所述合成缺陷图与所述健康几何基底融合得到初步重构图，同时根据所述初步重构图与所述待检测X射线图像的差异生成二次残差； 参数精炼模块，用于接收所述二次残差和所述缺陷初步参数，通过计算参数修正量对所述缺陷初步参数进行修正，以生成最终缺陷参数，并将所述最终缺陷参数结合所述健康几何基底渲染生成最终重构图； 损失计算模块，用于在训练阶段接收所述初步重构图、所述最终重构图以及所述不确定性信息，通过计算初步重构损失和最终精炼损失生成复合损失，以供系统参数更新； 上述全部模块通过数据流转形成闭环协同架构，实现对X射线图像中缺陷的自动分类与量化分析。

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