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龙图腾网恭喜华东交通大学申请的专利一种剪切散斑干涉视频图像多缺陷融合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：CN114022460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202111322062.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种剪切散斑干涉视频图像多缺陷融合方法是由吴荣;刘燕德;汪剑伟;周建民;李斌;刘睿鹏设计研发完成，并于2021-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种剪切散斑干涉视频图像多缺陷融合方法在说明书摘要公布了：本发明为一种剪切散斑干涉视频图像多缺陷融合方法，包括：搭建剪切散斑干涉无损检测系统，采集含有缺陷的相位图像，建立缺陷识别模型以及缺陷骨架提取模型；运用剪切散斑干涉无损检测系统动态采集被测物体内部缺陷相位图像，利用缺陷识别模型对相位图视频中每一帧图像进行缺陷自动识别，从而得到每一帧图像中的缺陷子图像；将缺陷子图像输入到骨架线提取模型，获得缺陷子图像的骨架线图像；根据缺陷子图像骨架线数量和均方差综合评价缺陷子图像的质量，选取动态视频图像中每个缺陷位置的高质量的缺陷子图像，并将其替换真实图像中的相应位置的图像，从而最终融合为一幅高质量的缺陷评估图像。

本发明授权一种剪切散斑干涉视频图像多缺陷融合方法在权利要求书中公布了：1.一种剪切散斑干涉视频图像多缺陷融合方法，其特征在于，包括：搭建剪切散斑干涉无损检测系统，采集含有缺陷的相位图像，建立缺陷识别模型以及缺陷骨架提取模型； 运用剪切散斑干涉无损检测系统动态采集被测物体内部缺陷相位图像，利用缺陷识别模型对相位图视频中每一帧图像进行缺陷自动识别，从而得到每一帧图像中的缺陷子图像； 将缺陷子图像输入到骨架线提取模型，获得缺陷子图像的骨架线图像； 根据缺陷子图像骨架线数量和均方差综合评价缺陷子图像的质量，选取动态视频图像中每个缺陷位置的高质量的缺陷子图像，并将其替换真实图像中的相应位置的图像，从而最终融合为一幅高质量的缺陷评估图像； 所述建立缺陷骨架提取模型包括： 对截取的缺陷子图像进行二值化、条纹细化、消分支图像处理步骤获得缺陷子图像的骨架线图像，并将该骨架线图像与缺陷子图像作为输入图像，利用U-Net卷积神经网络进行训练，获得骨架线提取模型； 所述运用剪切散斑干涉无损检测系统动态采集被测物体内部缺陷相位图像，包括在检测前采集一幅真实物体图像作为被展示的图像，然后对物体进行均匀持续加载，使其缺陷表现为物体表面变形，同时系统动态地捕获其内部缺陷相位图，从而得到缺陷相位图的视频图像； 所述根据缺陷子图像骨架线数量和均方差综合评价缺陷子图像的质量包括，得出一个判断缺陷子图像质量的参数，即： μ＝Nσ 其中，n为条纹骨架数量，σ为缺陷子图像的归一化的均方差； 根据最大的参数μ值选取缺陷视频图像中同一个位置最好的缺陷子图像，并将该子图像替换真实图像相应位置的子图像；每个缺陷执行同样的操作，则最终融合为一副完整的包含所有缺陷的图像。

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