买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉绵阳师范学院申请的专利基于深度学习的装备疲劳裂纹智能检测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：CN120894335B 。

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：202511107305.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的装备疲劳裂纹智能检测方法及系统是由李涛;梁君;黄德明设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的装备疲劳裂纹智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的装备疲劳裂纹智能检测方法及系统，首先获取装备表面检测图像集合，利用预训练的深度学习模型生成第一裂纹检测热力图，接着根据装备设计材料参数及实时运行工况参数构建裂纹物理扩展约束模型，然后基于第一裂纹检测热力图和该建裂纹物理扩展约束模型进行裂纹区域迭代优化得到第二裂纹检测热力图，再解析第二裂纹检测热力图确定裂纹区域边界坐标、裂纹扩展方向向量及裂纹深度梯度值等装备表面裂纹状态参数，最后生成包含裂纹空间分布示意图及裂纹扩展风险等级标识的装备疲劳裂纹智能检测报告，从而综合图像数据和物理约束，提高了裂纹检测的准确性和可靠性。

本发明授权基于深度学习的装备疲劳裂纹智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的装备疲劳裂纹智能检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取装备表面检测图像集合，调用预训练的深度学习模型对所述装备表面检测图像集合进行裂纹区域预测，生成第一裂纹检测热力图； 根据装备设计材料参数及实时运行工况参数构建裂纹物理扩展约束模型，所述裂纹物理扩展约束模型包含材料疲劳极限参数、应力分布系数及扩展阻力阈值； 基于所述第一裂纹检测热力图及所述裂纹物理扩展约束模型执行裂纹区域迭代优化处理，得到第二裂纹检测热力图； 解析所述第二裂纹检测热力图确定装备表面裂纹状态参数，所述装备表面裂纹状态参数包含裂纹区域边界坐标、裂纹扩展方向向量及裂纹深度梯度值； 基于所述装备表面裂纹状态参数生成装备疲劳裂纹智能检测报告，所述装备疲劳裂纹智能检测报告包含裂纹空间分布示意图及裂纹扩展风险等级标识； 所述基于所述第一裂纹检测热力图及所述裂纹物理扩展约束模型执行裂纹区域迭代优化处理，得到第二裂纹检测热力图，包括： 初始化迭代优化参数，所述迭代优化参数包括最大迭代次数、热力图概率更新步长及约束模型参数调整系数，所述最大迭代次数根据装备表面图像分辨率确定，分辨率越高迭代次数越多，所述热力图概率更新步长的初始值与裂纹物理扩展约束模型的扩展阻力阈值呈正相关； 将所述第一裂纹检测热力图输入迭代优化模块，提取概率值高于初始概率阈值的区域作为候选裂纹区域，记录所述候选裂纹区域的边界像素坐标及概率值分布，得到初始候选裂纹区域集合； 基于所述裂纹物理扩展约束模型对所述初始候选裂纹区域集合进行物理可行性校验，计算所述候选裂纹区域在当前应力分布系数下的理论扩展路径，将所述理论扩展路径与所述候选裂纹区域的实际分布进行比对，计算路径偏差值，所述路径偏差值为理论扩展路径与实际分布边界的平均欧式距离； 根据所述路径偏差值更新所述第一裂纹检测热力图的概率值，对路径偏差值小于偏差阈值的候选裂纹区域，提高其内部像素的概率值，对路径偏差值不小于偏差阈值的候选裂纹区域，降低其内部像素的概率值，生成更新后裂纹热力图； 基于所述更新后裂纹热力图调整所述裂纹物理扩展约束模型的参数，提取更新后裂纹热力图中概率值大于设定概率值的概率区域的裂纹深度梯度值，根据裂纹深度梯度值与材料疲劳极限参数的匹配度，调整所述裂纹物理扩展约束模型中的应力分布系数及扩展阻力阈值，生成调整后约束模型； 判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数或路径偏差值是否小于最小偏差阈值，若未达到则返回将所述更新后裂纹热力图输入迭代优化模块的步骤继续执行迭代，若达到则停止迭代，将当前更新后裂纹热力图确定为第二裂纹检测热力图。

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绵阳师范学院，其通讯地址为：621000 四川省绵阳市高新区绵兴西路166号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。