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龍圖騰網獲悉廣東電網有限責任公司廣州供電局申請的專利一種基于深度學習的電纜附件銅編織帶焊接腐蝕識別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：CN114997236B 。

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：202210668668.8，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種基于深度學習的電纜附件銅編織帶焊接腐蝕識別方法是由黃嘉盛;阮耀萱;李濛;韓卓展;劉智勇;石銀霞;徐濤;凌穎設計研發完成，并于2022-06-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的電纜附件銅編織帶焊接腐蝕識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的電纜附件銅編織帶焊接腐蝕識別方法，包括：采集多種實際的電纜附件銅編織帶焊接處的腐蝕缺陷；通過人工模擬并制造出多種電纜附件銅編織帶焊接處的腐蝕缺陷；對實際采集以及模擬制造出的電纜附件銅編織帶焊接處的腐蝕缺陷進行無損傷檢測，獲取不同類型的腐蝕缺陷回波樣本；獲取不同類型的腐蝕缺陷回波樣本中的時域、頻域和時頻域的多種信號特征，進行腐蝕缺陷類型標注，制作數據集；搭建用于腐蝕缺陷識別的腐蝕缺陷識別模型；通過制作得到的數據集對腐蝕缺陷識別模型進行訓練；通過訓練好的腐蝕缺陷識別模型對使用中的電纜附件銅編織帶焊接處進行檢測，得到檢測結果。本發明具有成本低、識別效率高、精確度等優點。

本發明授權一種基于深度學習的電纜附件銅編織帶焊接腐蝕識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的電纜附件銅編織帶焊接腐蝕識別方法，其特征在于，包括： 采集多種實際的電纜附件銅編織帶焊接處的腐蝕缺陷； 通過人工模擬并制造出多種電纜附件銅編織帶焊接處的腐蝕缺陷； 利用檢測設備，對實際采集以及模擬制造出的電纜附件銅編織帶焊接處的腐蝕缺陷進行無損傷檢測，獲取不同類型的腐蝕缺陷回波樣本； 獲取不同類型的腐蝕缺陷回波樣本中的時域、頻域和時頻域的多種信號特征，進行腐蝕缺陷類型標注，制作數據集； 搭建用于腐蝕缺陷識別的腐蝕缺陷識別模型； 通過制作得到的數據集對腐蝕缺陷識別模型進行訓練，得到訓練好的腐蝕缺陷識別模型； 通過訓練好的腐蝕缺陷識別模型對使用中的電纜附件銅編織帶焊接處進行檢測，得到檢測結果； 所述檢測設備為超聲導波檢測設備； 獲取不同類型的腐蝕缺陷回波樣本中的時域、頻域和時頻域的多種信號特征，包括波形因子、裕度指標、均方頻率、頻率方差、均值、交叉熵、中心矩，均值為信號平均能量，該多種信號特征組成7維特征向量； 其中，波形因子S反映有效信號段與平均信號段之比： Xrms為有效信號段，又稱為均值，Y為平均信號段； 裕度指標L是預留的誤差允許范圍： Xmax為信號峰值； 均方頻率MSF計算隨機值： f為信號頻率，Sf為采樣信號； 頻率VF方差： 均值Xrms描述信號平均能量： x為當前信號值，N為信號總數； 交叉熵是特征變換參數，描述樣本信號信息量，包括不確定性、無序性； 中心矩B描述樣本取值的分布特征： 為信號平均值； 將7維特征向量制作成點圖像，標注出特征圖像相對應的腐蝕類型，制作數據集。

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