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龙图腾网恭喜安徽农业大学申请的专利一种木材蛀虫无损检测与识别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：CN119355129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411901375.5，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权一种木材蛀虫无损检测与识别方法及系统是由余敏;徐朋;齐航;颜佳;储加伟;夏雪怡设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种木材蛀虫无损检测与识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种木材蛀虫无损检测与识别方法及系统，具体涉及木材检测技术领域；通过将木材划分为若干检测区域，根据各区域的密度和厚度动态调整声波频率和发射强度，同时设计合理的声波传输路径和探测点位置，记录反射信号能量衰减特征和频谱幅度波动特征，对检测区域的声波干扰程度赋予权重，生成综合的检测准确性指数，通过将准确性指数与阈值对比，将检测结果划分为准确性和不准确性两类，并在不准确性区域根据检测异常程度动态调整检测参数，有效解决了传统声波检测中受木材天然特性干扰导致的误报、漏报问题，提高了检测准确性和可靠性，减少了对其他补充手段的依赖，显著降低了检测成本。

本发明授权一种木材蛀虫无损检测与识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种木材蛀虫无损检测与识别方法，其特征在于：包括以下步骤；S1：将木材划分为若干个检测区域，并根据各检测区域内木材的密度和厚度，确定使用的声波频率和发射强度，以及根据木材的形状和大小，确定声波传输路径和探测点位置；S2：在检测区域内的探测点位置分别从纵向和横向发射声波，并对声波在木材中传播的基本数据进行记录，所述基本数据包括声波的反射信号能量衰减特征和信号频谱幅度波动特征；S3：根据反射信号能量衰减特征和信号频谱幅度波动特征确定各检测区域内声波检测干扰程度的权重赋值，并对各检测区域内声波检测干扰程度的权重赋值进行加权平均计算后得到木材蛀虫检测准确性指数，具体为：将反射信号能量衰减异常指数和信号频谱幅度波动指数转换为特征向量，将特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组特征向量预测检测区域内声波检测干扰程度的权重赋值标签为预测目标，以最小化对所有检测区域内声波检测干扰程度的权重赋值标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定检测区域内声波检测干扰程度的权重赋值，其中，机器学习模型为多项式回归模型，并对各检测区域内声波检测干扰程度的权重赋值进行加权平均计算后得到木材蛀虫检测准确性指数；S4：将木材蛀虫检测准确性指数与检测准确性阈值进行对比分析后，将木材蛀虫的检测结果划分为准确性检测结果和不准确性检测结果；S5：对于不准确性检测结果的木材，根据固定时间段内木材蛀虫检测准确性的异常程度，动态调整检测区域内使用的声波频率和发射强度。

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