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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于多维互补集合经验模态分解算法的无损检测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：CN116519743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310494587.5，技术领域涉及：G01N25/72；该发明授权基于多维互补集合经验模态分解算法的无损检测方法是由张育中;李兆铭;李娟;董敬涛;舒双宝;张腾达设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维互补集合经验模态分解算法的无损检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维互补集合经验模态分解算法的无损检测方法，构建所有的热图像数据三维矩阵，并将热图像数据三维矩阵转化为二维矩阵；对二维矩阵数据中的每一行进行互补集合经验模态分解，对分解后的图像按列进行互补集合经验模态分解；将分解后得到的图像按多维互补集成经验模态分解算法进行组合，获取缺陷图像部分，得到最清晰的图像。本发明通过行的模态分解与列的模态分解使用了热图像序列的时间信息与空间信息，能够全面反应缺陷信息；本发明适用性广，可以应用于任何热图像序列，不论是长脉冲加热还是涡流脉冲加热都具有适用性。

本发明授权基于多维互补集合经验模态分解算法的无损检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维互补集合经验模态分解算法的无损检测方法，其特征在于：具体包括如下步骤： 1构建所有的热图像数据三维矩阵，并将热图像数据三维矩阵转化为二维矩阵； 2对二维矩阵数据中的每一行进行互补集合经验模态分解，对分解后的图像按列进行互补集合经验模态分解； 3将分解后得到的图像按多维互补集合经验模态分解算法进行组合，获取缺陷图像部分，得到最清晰的图像；步骤3所述的将分解后得到的图像按多维互补集合经验模态分解算法进行组合，获取缺陷图像部分，得到最清晰的图像，具体如下： 将分解后的i+1²张图像按照多维互补集合经验模态分解算法进行组合，将按列分解后的图像排列在第一行，其余的第一阶段分解的图像依次往下排列，具体的组合形式按照式1-4 1-4 其中代表第个分量的图像，代表列图像，代表行图像，其中中与k代表图片所在的行与列，中j与代表图片所在的行与列，K为按列展开的模态分量个数，J为按行展开的模态分量个数，K与J相等； 在互补集合经验模态分解中，最初的几个分量为高频信号，最后的几个分量为低频信号，对应到红外热图像中，前几个分量为高频加热噪声，后几个分量为低频背景噪声，所以消除噪声后与不均匀背景后的图像表示为： 1-5 其中R为重建后的图像，A为起始信号图像，B为终点信号图像； 采取信噪比SNR＞2.5作为标准来识别缺陷选取分量进行重建，其中和分别为非缺陷区的平均灰度值和缺陷区的平均灰度值，为非缺陷区域的标准差，如下式 1-6。

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