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龙图腾网获悉友惠线缆有限公司申请的专利一种基于深度学习的电缆护套微裂纹图像识别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：CN121392422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511655929.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的电缆护套微裂纹图像识别方法是由李喜娇设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电缆护套微裂纹图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的电缆护套微裂纹图像识别方法，包括如下步骤：采集电缆护套图像并执行图像预处理操作；输入至改进的MAE模型，生成背景重构图和裂纹重构图；进行像素级残差融合，生成背景遮蔽图；将背景遮蔽图与预处理图像进行像素级融合，生成背景抑制图；执行微裂纹识别操作，通过图像特征提取与裂纹区域判别，输出初步裂纹响应热图集合；执行热图累计分析操作，构建多尺度累积热图；根据局部响应变化率判断伪响应风险区域；基于对应局部区域执行响应值回缩操作，生成伪响应抑制后的裂纹热图；提取高置信度裂纹区域，得到电缆护套微裂纹识别结果。本发明提升了微裂纹检测的精度与鲁棒性，降低了背景干扰与误检风险。

本发明授权一种基于深度学习的电缆护套微裂纹图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电缆护套微裂纹图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：采集电缆护套图像并执行图像预处理操作，输出预处理图像； 步骤二：将所述预处理图像输入至改进的MAE模型，生成背景重构图和裂纹重构图；所述步骤二具体为： 将所述预处理图像输入至改进的MAE模型； 所述改进的MAE模型包括结构引导动态掩码生成器、结构感知Transformer编码器与双路解码器结构； 所述结构引导动态掩码生成器接收预处理图像，基于图像块的裂纹置信度与背景纹理强度生成掩码图； 所述结构感知Transformer编码器接收未被掩码图遮蔽的图像块，提取图像的全局语义特征表示； 所述双路解码器结构包括裂纹重构分支与背景重构分支，裂纹重构分支接收语义特征表示并输出裂纹重构图，背景重构分支接收语义特征表示并输出背景重构图； 步骤三：将所述背景重构图和裂纹重构图进行像素级残差融合，生成背景遮蔽图；所述步骤三具体为： 对所述背景重构图与裂纹重构图按像素位置对应方式进行差值计算，获得初始残差图； 对所述初始残差图执行归一化处理，将像素值映射至设定范围，生成背景残差图； 对所述背景残差图执行高响应抑制与低响应增强操作，通过设定响应阈值调整像素级响应幅度，输出响应增强图； 对所述响应增强图执行平滑滤波与边缘保持滤波组合操作，去除残差图中的局部噪声与突变点，生成背景遮蔽图； 步骤四：将所述背景遮蔽图与预处理图像进行像素级融合，生成背景抑制图； 步骤五：基于所述背景抑制图执行微裂纹识别操作，通过图像特征提取与裂纹区域判别，输出初步裂纹响应热图集合；所述初步裂纹响应热图集合包括不同尺度下的裂纹响应热图； 步骤六：将所述裂纹响应热图集合执行热图累计分析操作，构建多尺度累积热图；所述步骤六具体为： 将初步裂纹响应热图集合中不同尺度下的裂纹响应热图按位置对齐方式进行叠加，生成响应累积图像； 对所述响应累积图像执行尺度权重分配处理，根据对应尺度级别设定权重系数，构建加权累积图像； 对所述加权累积图像执行归一化处理，将累积响应值映射至设定范围； 输出归一化后的加权累积图像作为多尺度累积热图； 步骤七：基于多尺度累积热图中的局部响应变化率判断伪响应风险区域；若所述局部响应变化率大于预设抖动阈值，则基于对应局部区域执行响应值回缩操作，生成伪响应抑制后的裂纹热图； 步骤八：基于所述裂纹热图提取高置信度裂纹区域，得到电缆护套微裂纹识别结果。

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