西安石油大学蒋金桂获国家专利权
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龙图腾网获悉西安石油大学申请的专利一种基于GAF图像编码的超声波飞行时间测量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：CN120741661B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511178284.8，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权一种基于GAF图像编码的超声波飞行时间测量方法是由蒋金桂;贾惠芹;肖光彬设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于GAF图像编码的超声波飞行时间测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GAF图像编码的超声波飞行时间测量方法，包括：采集原始超声回波信号进行小波降噪处理；在进行小波降噪处理后的原始超声回波信号上提取包络信号；格拉姆角场将所述包络信号编码为二维图像矩阵；将进行过图像标准化的格拉姆角场图像输入改进的SwinTransformer网络进行深度特征的提取；根据所述深度特征进行回归计算飞行时间估计值；根据所述飞行时间估计值输出材料厚度或缺陷定位结果。本发明通过融合信号图像编码与深度特征学习，有效解决了传统超声波测厚中噪声敏感、分辨率受限的问题，显著提升了厚度测量的精度与稳定性，尤其适用于高温、腐蚀等复杂工业场景下的无损检测需求。
本发明授权一种基于GAF图像编码的超声波飞行时间测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GAF图像编码的超声波飞行时间测量方法，其特征在于，包括： 采集原始超声回波信号进行小波降噪处理； 在进行小波降噪处理后的所述原始超声回波信号上提取包络信号； 通过格拉姆角场将所述包络信号编码为二维图像矩阵； 将进行过图像标准化的格拉姆角场图像输入改进的SwinTransformer网络进行深度特征的提取； 所述SwinTransformer网络分四个阶段对所述格拉姆角场图像进行特征提取； 所述SwinTransformer网络包括基于窗口的多头自注意力机制、移动窗口多头自注意力机制和前向反馈神经网络，所述基于窗口的多头自注意力机制、移动窗口多头自注意力机制和前向反馈神经网络之前有一层标准化LayerNormlayer； 根据所述深度特征进行回归计算飞行时间估计值； 根据所述飞行时间估计值输出材料厚度或缺陷定位结果。
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