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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種基于語義分割的復合材料風電葉片缺陷檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117218101B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311261096.2，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于語義分割的復合材料風電葉片缺陷檢測方法是由葉凡碩;李麗麗設計研發完成，并于2023-09-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于語義分割的復合材料風電葉片缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于語義分割的復合材料風電葉片缺陷檢測方法；本發明使用超聲無損檢測設備采集了工業風電葉片的缺陷檢測圖像，使用語義分割網絡對風電葉片上的缺陷區域進行自動分割；分割圖像會對圖像中不同的缺陷位置賦予不同的顏色，通過使用OpenCV相關函數分離出不同的顏色區域，并使用連通域分析、輪廓檢測進行具體圖像分析。本發明中提供的語義分割網絡對于風電葉片超聲無損檢測具有良好的分割效果，從而能夠進行缺陷特征的自動分析；將人工智能及計算機視覺技術引入工業無損檢測領域進行輔助分析，極大地減少了人工參與，減少缺陷分析的主觀性，提高了分析效率及準確性。

本發明授權一種基于語義分割的復合材料風電葉片缺陷檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于語義分割的復合材料風電葉片缺陷檢測方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟一、使用超聲無損檢測設備檢測風電葉片，構建帶有標簽的數據集； 步驟二、構建語義分割模塊；語義分割模塊包括編碼器、譯碼器和注意力模塊；編碼器以ResNeXt50網絡作為主干提取網絡；所述的ResNeXt50網絡中設有五個不同的ResnextBlock塊；多個ResnextBlock塊輸出的特征層分別傳入對應的注意力模塊；將輸入注意力模塊前后的特征層進行加和，得到目標特征層；譯碼器對各目標特征層依次進行上采樣和跳躍連接特征融合；每個上采樣前均再通過一個注意力模塊；所述注意力模塊是具有殘差結構的雙自注意力CPAM模塊；所述的雙自注意力CPAM模塊包含CAM注意力層和PAM注意力層；輸入注意力模塊的特征圖在進入CAM注意力層之前首先經過一個的卷積層；對CAM注意力層的輸出結果采用Dropout處理和卷積進行處理后，輸入PAM注意力層；PAM注意力層的輸出結果再經過兩次Dropout處理和卷積得到雙自注意力CPAM模塊的最終輸出結果； 步驟三、使用經過擴增的數據集對步驟二構建的語義分割模塊進行訓練；經過訓練的語義分割模塊對從分割圖像分析模塊被測風電葉片上采集的超聲波數據進行處理，得到分割圖像； 步驟四、對分割圖像進行識別，獲取被測風電葉片缺陷的位置和尺寸。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區2號大街；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。