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龙图腾网恭喜山东省科院易达信息科技有限公司申请的专利基于计算机视觉的新能源材料微观缺陷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：CN119048698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411546344.2，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于计算机视觉的新能源材料微观缺陷识别方法及系统是由张伟;孙真真;刘光远;魏磊;崔超然;刘素华设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉的新能源材料微观缺陷识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉和材料科学技术领域，尤其涉及基于计算机视觉的新能源材料微观缺陷识别方法及系统，其方法包括：首先通过多模态光学干涉和光声成像技术采集数据，并进行特征对齐和融合；然后对预处理数据进行自适应信号解耦，并通过多尺度迭代反演和网格优化重构缺陷区域；最后，通过迁移学习和多层次反馈优化动态调整模型参数，提升系统的识别精度和适应性；本发明能够准确识别风电材料中的微观缺陷，为设备的维护决策提供科学依据。

本发明授权基于计算机视觉的新能源材料微观缺陷识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的新能源材料微观缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤：对新能源材料进行多模态光学干涉和光声成像扫描，采集相位干涉数据、偏振光数据和光声数据，并通过多模态特征对齐和多模态特征融合生成多模态响应数据，再对多模态响应数据进行去噪处理和预处理，得到预处理多模态数据；对预处理多模态数据进行稀疏表示的自适应信号解耦，生成异常信号数据，并对异常信号数据进行非线性增强处理和特征归一化处理，得到聚类异常信号数据；通过多尺度迭代反演对聚类异常信号数据进行缺陷区域重构，结合材料物理模型进行自适应网格优化和动态调控，生成最终三维重构数据；对最终三维重构数据进行时空扰动模拟，提取动态特征，并基于关联反演进行多层次反馈优化，得到缺陷演化预测数据；基于缺陷演化预测数据，结合光学特征、声学特征和力学特征，通过多级反馈优化算法和神经网络模型的跨域自适应学习，动态调整神经网络模型的权重和算法参数，以实现系统更新迭代优化。

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山东省科院易达信息科技有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区中国(山东)自由贸易试验区济南片区开拓路2350号诚创大厦A区8楼811室；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”。