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龍圖騰網獲悉機械工業儀器儀表綜合技術經濟研究所申請的專利金屬盤類零件的缺陷檢測方法、裝置、設備及介質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：CN120009403B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510497620.9，技術領域涉及：G01N29/04；該發明授權金屬盤類零件的缺陷檢測方法、裝置、設備及介質是由吳達遠;田佳營;杜孟新;方毅芳;劉濤設計研發完成，并于2025-04-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本金屬盤類零件的缺陷檢測方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請涉及金屬缺陷檢測技術領域，具體涉及一種金屬盤類零件的缺陷檢測方法、裝置、設備及介質。其中方法包括：獲取目標金屬盤類零件的超聲相控陣信號并進行預處理，得到預處理超聲相控陣信號，超聲相控陣信號包括金屬盤類零件的不同檢測面在不同角度各自采集到的多通道聲波信號；利用預構建的基于CNN?BiLSTM的特征提取模型得到融合時域和空域的多維特征，并利用分類器確定缺陷檢測結果。解決了在處理復制的缺陷組合場景下能夠準確識別和區分不同類型缺陷的問題，達到了提高深層次或隱蔽缺陷的檢測精確度的目的，能夠為運維檢測人員提供準確的故障定位和修復依據，有效識別機械裝置中盤類零件缺陷隱患，避免重大安全事故的發生。

本發明授權金屬盤類零件的缺陷檢測方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種金屬盤類零件的缺陷檢測方法，其特征在于，包括： 獲取目標金屬盤類零件的超聲相控陣信號并進行預處理，得到預處理超聲相控陣信號，所述超聲相控陣信號包括所述金屬盤類零件的不同檢測面在不同角度各自采集到的多通道聲波信號； 利用預構建的基于CNN-BiLSTM的特征提取模型對所述預處理超聲相控陣信號進行特征提取，得到融合時域和空域的多維特征；所述特征提取模型包括卷積神經網絡CNN、雙向長短期記憶網絡BiLSTM和融合全連接層，所述卷積神經網絡CNN、所述雙向長短期記憶網絡BiLSTM的輸出分別通過CNN全連接層、BiLSTM全連接層連接所述融合全連接層，所述利用預構建的基于CNN-BiLSTM的特征提取模型對所述預處理超聲相控陣信號進行特征提取，得到融合時域和空域的多維特征，包括：將所述預處理超聲相控陣信號分別輸入至所述卷積神經網絡CNN、所述雙向長短期記憶網絡進行特征提取，將各自提取到的特征分別利用CNN全連接層、BiLSTM全連接層進行展平處理，得到一維的空間特征圖和時間特征圖，并利用融合全連接層對所述空間特征圖和所述時間特征圖進行拼接，得到融合時域和空域的多維融合特征圖； 將所述多維特征輸入至預構建的分類器，得到所述目標金屬盤類零件的缺陷檢測結果；所述分類器采用的回歸損失函數loss由均方誤差損失函數與改進SmoothL1損失函數組合而成公式如下： ； ； ； 其中，為損失函數調節參數，為模型預測數值，為數據真實值，為SmoothL1拼接參數，用于調節SmoothL1近零值區域形態，n為數據長度。

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