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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利一种基于深度学习的电缆附件铜编织带焊接腐蚀识别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：CN114997236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202210668668.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于深度学习的电缆附件铜编织带焊接腐蚀识别方法是由黄嘉盛;阮耀萱;李濛;韩卓展;刘智勇;石银霞;徐涛;凌颖设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电缆附件铜编织带焊接腐蚀识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的电缆附件铜编织带焊接腐蚀识别方法，包括：采集多种实际的电缆附件铜编织带焊接处的腐蚀缺陷；通过人工模拟并制造出多种电缆附件铜编织带焊接处的腐蚀缺陷；对实际采集以及模拟制造出的电缆附件铜编织带焊接处的腐蚀缺陷进行无损伤检测，获取不同类型的腐蚀缺陷回波样本；获取不同类型的腐蚀缺陷回波样本中的时域、频域和时频域的多种信号特征，进行腐蚀缺陷类型标注，制作数据集；搭建用于腐蚀缺陷识别的腐蚀缺陷识别模型；通过制作得到的数据集对腐蚀缺陷识别模型进行训练；通过训练好的腐蚀缺陷识别模型对使用中的电缆附件铜编织带焊接处进行检测，得到检测结果。本发明具有成本低、识别效率高、精确度等优点。

本发明授权一种基于深度学习的电缆附件铜编织带焊接腐蚀识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电缆附件铜编织带焊接腐蚀识别方法，其特征在于，包括： 采集多种实际的电缆附件铜编织带焊接处的腐蚀缺陷； 通过人工模拟并制造出多种电缆附件铜编织带焊接处的腐蚀缺陷； 利用检测设备，对实际采集以及模拟制造出的电缆附件铜编织带焊接处的腐蚀缺陷进行无损伤检测，获取不同类型的腐蚀缺陷回波样本； 获取不同类型的腐蚀缺陷回波样本中的时域、频域和时频域的多种信号特征，进行腐蚀缺陷类型标注，制作数据集； 搭建用于腐蚀缺陷识别的腐蚀缺陷识别模型； 通过制作得到的数据集对腐蚀缺陷识别模型进行训练，得到训练好的腐蚀缺陷识别模型； 通过训练好的腐蚀缺陷识别模型对使用中的电缆附件铜编织带焊接处进行检测，得到检测结果； 所述检测设备为超声导波检测设备； 获取不同类型的腐蚀缺陷回波样本中的时域、频域和时频域的多种信号特征，包括波形因子、裕度指标、均方频率、频率方差、均值、交叉熵、中心矩，均值为信号平均能量，该多种信号特征组成7维特征向量； 其中，波形因子S反映有效信号段与平均信号段之比： Xrms为有效信号段，又称为均值，Y为平均信号段； 裕度指标L是预留的误差允许范围： Xmax为信号峰值； 均方频率MSF计算随机值： f为信号频率，Sf为采样信号； 频率VF方差： 均值Xrms描述信号平均能量： x为当前信号值，N为信号总数； 交叉熵是特征变换参数，描述样本信号信息量，包括不确定性、无序性； 中心矩B描述样本取值的分布特征： 为信号平均值； 将7维特征向量制作成点图像，标注出特征图像相对应的腐蚀类型，制作数据集。

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