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龍圖騰網獲悉福建省特種設備檢驗研究院龍巖分院;福建省鍋爐壓力容器檢驗研究院龍巖分院申請的專利一種用于滲透檢測控制參數預測的神經網絡訓練方法、存儲介質及電子設備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：CN120363220B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510872810.4，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種用于滲透檢測控制參數預測的神經網絡訓練方法、存儲介質及電子設備是由王真楨;吳蔚峰;林海明;蘇衍坤;賴建文;黃耀武;程宇;王曾赟;范秋月;孫志攀;徐龍;王吉波;陳木鳳;金璐;宋峰雨設計研發完成，并于2025-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于滲透檢測控制參數預測的神經網絡訓練方法、存儲介質及電子設備在說明書摘要公布了：本發明公開一種用于滲透檢測控制參數預測的神經網絡訓練方法、存儲介質及電子設備，通過采用神經網絡模型獲取基于實時焊縫形態的滲透檢測控制參數預測值，用于指導自動化滲透檢測過程各控制參數的實時調整，獲取包含完整焊縫缺陷的滲透檢測顯影圖像，包括獲取試驗數據，選取缺陷檢出率達到99%的試驗數據為訓練數據集，訓練神經網絡模型，獲取最佳滲透檢測控制參數指導檢測實施等步驟。本發明通過神經網絡模型訓練的方法，根據滲透檢測控制參數與焊接形態的關聯性，準確預測最佳滲透檢測控制參數，進而精細化調控各控制參數值，實現焊縫的均勻全面覆蓋，顯著提升焊縫缺陷檢出率，為檢測結果完整性和準確性提供可靠保障，同時實現試劑使用節約性。

本發明授權一種用于滲透檢測控制參數預測的神經網絡訓練方法、存儲介質及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種用于滲透檢測控制參數預測的神經網絡訓練方法，其特征在于：采用神經網絡模型獲取基于實時焊縫形態的滲透檢測控制參數預測值，用于指導自動化滲透檢測過程各控制參數的實時調整，獲取包含完整焊縫缺陷的滲透檢測顯影圖像，包括如下步驟： S1,獲取試驗數據： 以焊接工件材料、板厚、焊接接頭形式為基礎參數獲取對應類型焊縫，并采集包含焊縫寬度和余高的焊縫形態數據； 以試劑瓶噴嘴按壓高度、噴涂距離、移動速度和試劑噴涂后靜置時間為滲透檢測控制參數設計并執行滲透檢測，采集滲透檢測顯影圖像的焊縫缺陷信息； 對滲透檢測后的焊縫進行金相分析，獲取金相檢測圖像的近表面焊縫缺陷信息，并與滲透檢測顯影圖像進行比對，計算缺陷檢出率； S2，構建訓練數據集：選取S1中獲取的缺陷檢出率達到99%對應的基礎參數、滲透檢測控制參數、焊縫形態數據、滲透檢測顯影圖像和金相檢測圖像，作為訓練數據集； S3，建立和訓練預測神經網絡模型：構建初始神經網絡模型，以步驟S2的初始訓練數據集為基礎，導入神經網絡模型，以焊縫寬度、余高，焊接工件材料、板厚、焊接接頭形式、滲透檢測顯影圖像、金相檢測圖像為輸入參數，以試劑瓶噴嘴按壓高度、噴涂距離、移動速度和試劑噴涂后靜置時間為輸出參數，訓練、優化初始神經網絡模型至收斂，完成滲透檢測控制參數的預測神經網絡模型構建； S4，獲取滲透檢測控制參數預測值：以S3構建的預測神經網絡模型為基礎模型，手動輸入焊接工件材料、板厚和焊接接頭形式信息，并以實時采集的焊縫寬度、余高數據為輸入，獲取當前按壓高度、噴涂距離、移動速度和噴涂后靜置時間的預測值，作為最佳滲透檢測控制參數指導實施滲透檢測，并最終獲取包含完整焊縫缺陷的滲透檢測顯影圖像。

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福建省特種設備檢驗研究院龍巖分院;福建省鍋爐壓力容器檢驗研究院龍巖分院，其通訊地址為：364000 福建省龍巖市新羅區西陂街道龍州工業園民園路47號；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”。