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龙图腾网获悉宁波市特种设备检验研究院;南昌航空大学申请的专利基于阵列表面波的表面裂纹检测方法及系统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：CN120275498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510764078.9，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权基于阵列表面波的表面裂纹检测方法及系统是由王红源;王杜;邱心纪;邓红星;黄辉;陈定岳;许波;沈建民;胡利晨;毛国均;张子健;陈振华设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于阵列表面波的表面裂纹检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于阵列表面波的表面裂纹检测方法及系统，涉及裂纹检测技术领域，包括：对工件采集的原始信号进行降噪增强处理并建立环境补偿机制，从处理后的信号中提取关键声程特征和裂纹特征，将特征输入神经网络预测裂纹尺寸，并结合微观动力学模型进行理论验证，通过预测结果与理论结果的融合得到最终检测结果。

本发明授权基于阵列表面波的表面裂纹检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于阵列表面波的表面裂纹检测方法，其特征在于，包括： 采集待检测工件对应的反射信号矩阵和环境物理特征矩阵组，通过变分自编码器对所述反射信号矩阵进行概率重构得到隐变量分布，根据所述隐变量分布构建高斯混合模型得到初步降噪信号，将所述初步降噪信号输入多尺度密集连接残差网络，通过并行空间金字塔池化模块和通道注意力模块得到增强信号矩阵，通过时空图注意力神经网络生成环境补偿特征张量； 对所述增强信号矩阵执行小波散射变换得到多尺度不变特征图谱并结合区域生长算法提取有效信号区间，在所述有效信号区间中构建多尺度形态学滤波器组识别关键特征点，从所述关键特征点提取第一声程和第二声程，基于所述环境补偿特征张量训练高斯过程回归模型得到补偿声程值，对所述增强信号矩阵执行变分模态分解得到多维裂纹特征向量，包括： 构建多层级滤波结构执行小波散射变换，用方向滤波器采集不同尺度特征，将滤波信号与母小波函数卷积得到小波系数，对系数执行模运算和平均运算得到局部特征系数，将各层级特征系数按能量大小叠加构建多尺度不变特征图谱； 在特征图谱高能量区域选取种子点，以其为中心向外扩展搜索相邻区域，计算区域内像素灰度共现频率得到灰度共生矩阵，基于矩阵计算对比度、相关性和熵值构建纹理相似度函数，结合局部能量密度构造代价函数并迭代优化至收敛，得到最优分割阈值提取有效信号区间； 用不同尺度结构元素构建形态学滤波器组，执行膨胀-腐蚀获得开运算结果，再执行腐蚀-膨胀得到闭运算结果，将结果按尺度级联后设置动态窗口逐点比较提取局部极值点； 计算信号前向和后向差分得到一、二阶差分序列和曲率变化率，通过持续同调图分析拓扑特征，与极值点加权组合识别关键特征点，提取最大两个波峰对应的第一声程，对环境补偿特征张量执行归一化预处理，输入高斯过程回归模型，用最大似然法优化核函数参数构建补偿函数，基于所述第一声程计算补偿声程； 通过交替方向乘子法分解信号，计算希尔伯特变换构建解析信号，更新频谱包络和中心频率，在带宽约束下迭代至收敛得到模态函数组； 构建解析信号提取瞬时特征构建希尔伯特频谱，计算信号概率分布的二阶瑞利熵，重构排列模式计算熵值，组合构造裂纹特征向量； 基于因果注意力机制构建混合神经网络，将所述补偿声程值和所述多维裂纹特征向量输入所述混合神经网络计算得到裂纹尺寸初始预测值和裂纹扩展趋势预测张量，将所述裂纹尺寸初始预测值输入微观动力学模型得到理论扩展预测值，通过无迹卡尔曼滤波算法对所述裂纹扩展趋势预测张量和所述理论扩展预测值进行融合得到精确检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁波市特种设备检验研究院;南昌航空大学，其通讯地址为：315100 浙江省宁波市高新区江南路1588号A座；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。