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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于搜索向量成像条件的复杂形状零件内部缺陷的高精度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：CN116203134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310154075.4，技术领域涉及：G01N29/06；该发明授权一种基于搜索向量成像条件的复杂形状零件内部缺陷的高精度超声成像方法是由赵朋;纪凯鹏;陈豪;卓超杰;傅建中设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于搜索向量成像条件的复杂形状零件内部缺陷的高精度超声成像方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于搜索向量成像条件的复杂形状零件内部缺陷的高精度超声成像方法，从全波形反演出发，构造了搜索向量成像条件，通过一阶导数矢量联合近似Hessian矩阵校正，可以获得复杂声速模型中缺陷的高质量图像，适用于复杂表面构件的缺陷检测。本发明的成像方法所用成像条件不对波场进行假设，比传统成像条件理论更严格，这确保了发明方法的高精度。此外，本发明的成像方法可以突出整个测量区域的缺陷，这对于定位大型测量结构中的缺陷非常方便。与传统方法相比，本发明的成像方法显著提高了成像分辨率和信噪比SNR。

本发明授权一种基于搜索向量成像条件的复杂形状零件内部缺陷的高精度超声成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于搜索向量成像条件的复杂形状零件内部缺陷的高精度超声成像方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）输入激发信号、声速模型和测量的全矩阵数据； （2）对激发信号和全矩阵数据分别进行预处理，得到频域内的声源矩阵和残差矩阵；对声速模型进行离散化处理，得到声速向量，并计算得到阻抗矩阵； （3）针对任一未遍历频率，采用阻抗矩阵的LU分解对声源矩阵和残差矩阵分别进行求解，得到该频率的正演波场和残差波场； （4）阻抗矩阵对声速向量求偏导后与正演波场相乘，得到总虚源矩阵；同时将正演波场通过激发信号的激励值的振幅进行归一化，得到单位正演波场； （5）将总虚源矩阵与单位正演波场和残差波场分别相乘，得到该频率对应的偏导矩阵和梯度矩阵； （6）重复步骤（3）~（5），直至所有频率遍历完毕，得到所有频率的偏导矩阵和梯度矩阵，利用搜索向量的成像条件得到零件内部缺陷的成像结果； 步骤（6）中搜索向量的成像条件为： ； 其中，表示成像结果；为一个N维单位矩阵；表示梯度矩阵；为阻尼系数，用于稳定反演； ，其中，表示偏导矩阵；上标T和分别表示转置和复数共轭。

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