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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种夹层结构激光超声导波成像检测及脱粘缺陷面积测量方法、电子设备及存储介质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：CN118914088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202410951003.7，技术领域涉及：G01N21/17；该发明授权一种夹层结构激光超声导波成像检测及脱粘缺陷面积测量方法、电子设备及存储介质是由迟大钊;徐智贤;刘宇恒;刘正君;徐薇;王梓明设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种夹层结构激光超声导波成像检测及脱粘缺陷面积测量方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种夹层结构激光超声导波成像检测及脱粘缺陷面积测量方法、电子设备及存储介质，属于无损检测技术领域。为解决现有技术中难以从复杂的超声导波信号中提取缺陷信息，进而无法得到可靠性较高的成像结果的问题；本发明设计基于激光超声检测方法，通过连续小波变换，确定缺陷对信号时频能量分布的影响；采用Mallat算法得到感兴趣区域的细节信号；计算栅格扫查获得的细节信号和参考信号的皮尔逊相关系数；将皮尔逊相关系数进行灰度映射得到待检测区域的完整图像；使用Otsu方法对所得检测图像进行二值化，并对二值化图像进行形态学处理，以此实现缺陷面积计算，从而实现夹层结构内部缺陷的非耦合定量评价。

本发明授权一种夹层结构激光超声导波成像检测及脱粘缺陷面积测量方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种夹层结构激光超声导波成像检测及脱粘缺陷面积测量方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.脉冲激光入射工件表面，使用激光多普勒干涉仪采集缺陷处和非缺陷处的典型激光超声导波信号；步骤S1的具体实现方法为使用脉冲激光入射工件表面，调节脉冲激光能量，使工件表面温度不超过其融化温度，以热弹效应激发超声导波，分别在导波信号穿过缺陷区和非缺陷区后，使用激光多普勒干涉仪测量光束的频移，获取检测点的离面位移作为缺陷处和非缺陷处的典型激光超声导波信号；S2.对步骤S1采集的缺陷处和非缺陷处的典型激光超声导波信号，采用连续小波变换方法分别求得非缺陷处信号的时频谱图和缺陷处信号的时频谱图，将两幅时频谱图对应位置的幅值做差，生成差值时频谱图，获取缺陷对信号时频能量分布作用的时间和频率范围；步骤S2的具体实现方法包括如下步骤：S2.1.选用广义Morse小波GMW对步骤S1中采集到的缺陷处和非缺陷处的典型激光超声导波信号进行连续小波变换，分别求得非缺陷处和缺陷处信号的时频谱图，GMW在频域上表示的表达式为： 其中，Ψβ,γ为GMW的频域波形，U为单位步长，ω为角频率，β为紧致性参数，γ为GMW的对称性系数，e为自然对数；通过β和γ调整GMW的波形和特性，用于实现对不同频率信号的分析；S2.2.将步骤S1得到的非缺陷处和缺陷处信号的时频谱图的对应位置的幅值做差，生成差值时频谱图，基于缺陷处信号与非缺陷处信号差异大的位置在差值时频谱图呈现出红色，得到缺陷对信号时频能量分布作用的时间和频率范围；S3.通过步骤S1得到的信号的采样频率计算Mallat算法的不同层细节信号的频率范围，然后根据步骤S2得到的缺陷对信号时频能量分布作用的时间和频率范围，选择适合用于表征缺陷的细节信号的层数以及信号的时间范围；步骤S3的具体实现方法包括如下步骤：S3.1.依据步骤S1得到的激光多普勒干涉仪的实际采样频率和基频计算Mallat算法不同层细节信号频率范围，Mallat算法的实际频带划分数目pz由下式向最近的整数取整获得，表达式为： 其中，p为理论频带划分数目，fs为采样频率，ff为基频；第n层的细节信号的频率范围表示为S3.2.基于步骤S2得到的缺陷对信号时频能量分布作用的频率范围，选取适合用于表征缺陷的Mallat算法的细节信号层数，然后基于步骤S2得到的缺陷对信号时频能量分布作用的时间范围，确定细节信号的时间范围；S4.对步骤S1中采集的非缺陷处的典型激光超声导波信号进行Mallat算法分解得到非缺陷处的典型激光超声导波信号的细节信号，选择步骤S3中Mallat算法的细节信号层数对应的非缺陷处的典型激光超声导波信号的细节信号作为参考信号Sr；S5.设置步骤S1的激光多普勒干涉仪的激光和脉冲激光在工件表面相对位置固定，对工件进行栅格扫查直至覆盖全部待检测区域得到全部待检测区域的信号，对位置xi,yi处的信号Yi进行Mallat算法分解，得到指定层细节信号记为Si；S6.计算步骤S4得到的参考信号Sr和步骤S5得到的位置xi,yi处的指定层细节信号Si的皮尔逊相关系数Ri；步骤S6中皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协方差和标准差的商，通过样本点Xi,Yi的标准分数均值估计得到皮尔逊相关系数，Ri的表达式为： 其中，Xi和Yi为抽出的样本，为Xi的样本均值，DX为Xi的样本标准差，为Yi的样本均值，DY为Yi的样本标准差，n为样本数；S7.将步骤S6计算得到的皮尔逊相关系数Ri进行彩色映射，皮尔逊相关系数接近0时，颜色为红色，表示缺陷；皮尔逊相关系数接近1时，颜色为蓝色，表示没有缺陷；配合其位置坐标xi,yi，将Ri转换为图像中指定位置的像素点，得到待检测区域的完整图像；步骤S7中皮尔逊相关系数Ri经伪彩色映射后像素颜色以RGB的方式表示，蓝色b值由下式向最近的整数取整获得，表达式为： 绿色g值由下式向最近的整数取整获得： 红色r值由下式向最近的整数取整获得： S8.使用Otsu方法对步骤S7得到的待检测区域的完整图像进行二值化，并对二值化图像进行形态学处理，然后计算缺陷面积。

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