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龙图腾网获悉宝鸡市永兴鸿泰有色金属材料股份有限公司申请的专利基于深度学习的钛合金表面裂纹缺陷检测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：CN121068763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511604188.5，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权基于深度学习的钛合金表面裂纹缺陷检测系统是由李金玉;刘天林设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的钛合金表面裂纹缺陷检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及缺陷检测系统技术领域，公开了基于深度学习的钛合金表面裂纹缺陷检测系统。该系统裂纹特征提取模块，用于采集钛合金表面图像并提取包含裂纹走向分布特征与微裂纹密度特征的多尺度裂纹特征；多模态数据融合模块，用于接收多尺度裂纹特征并与实时采集的超声反射波特征进行时空对齐，生成融合缺陷特征矩阵；动态学习引擎模块，用于根据融合缺陷特征矩阵的历史变化趋势构建裂纹扩展预测模型，输出动态缺陷响应向量；缺陷定位模块，用于将动态缺陷响应向量映射至钛合金表面三维坐标空间，生成缺陷位置热力图；自适应扫描控制模块，用于解析缺陷位置热力图中各区域的缺陷置信度，动态调整工业相机的扫描路径与焦距参数。

本发明授权基于深度学习的钛合金表面裂纹缺陷检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的钛合金表面裂纹缺陷检测系统，其特征在于，包括裂纹特征提取模块、多模态数据融合模块、动态学习引擎模块、缺陷定位模块、自适应扫描控制模块； 所述裂纹特征提取模块用于采集钛合金表面图像并提取多尺度裂纹特征，所述多尺度裂纹特征包含裂纹走向分布特征与微裂纹密度特征，传输至多模态数据融合模块； 所述多模态数据融合模块用于接收多尺度裂纹特征并与实时采集的超声反射波特征进行时空对齐，生成融合缺陷特征矩阵并传至动态学习引擎模块； 所述动态学习引擎模块用于根据融合缺陷特征矩阵的历史变化趋势构建裂纹扩展预测模型，输出动态缺陷响应向量至缺陷定位模块； 所述缺陷定位模块用于将动态缺陷响应向量映射至钛合金表面三维坐标空间，生成缺陷位置热力图并传至自适应扫描控制模块； 所述自适应扫描控制模块用于解析缺陷位置热力图中各区域的缺陷置信度，动态调整工业相机的扫描路径与焦距参数； 所述缺陷定位模块的工作方式具体为： 建立钛合金表面三维网格模型，将动态缺陷响应向量按网格顶点坐标进行空间插值； 采用高斯核函数对插值结果进行平滑处理，生成反映缺陷概率分布的缺陷位置热力图； 对缺陷位置热力图中超过阈值的连续区域进行形态学闭运算，标记为有效缺陷区域； 还包括缺陷验证模块； 所述缺陷验证模块用于在自适应扫描控制模块完成局部区域扫描后，触发激光测距仪对标记缺陷区域进行深度轮廓测量； 将实测轮廓数据与缺陷位置热力图中对应区域的预测轮廓进行残差计算，生成缺陷验证报告； 所述缺陷验证模块的工作方式具体为： 控制激光测距仪沿缺陷位置热力图中标记区域的边缘轮廓进行逐点扫描，获取表面凹凸深度数据集； 从动态缺陷响应向量中提取对应位置的预测深度值，计算实测数据与预测值的均方根误差； 当均方根误差超过容限阈值时，向动态学习引擎模块发送模型重训练请求信号。

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