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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國海關(guān)科學技術(shù)研究中心;中檢易興元科技(北京)有限公司申請的專利一種基于多模式激發(fā)源的金屬材料檢測方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120294158B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510798320.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01N29/04；該發(fā)明授權(quán)一種基于多模式激發(fā)源的金屬材料檢測方法及裝置是由常亮;劉揚;寶暄;張曉龍;張玉堂;陳立國;杜彪;王家民;郝璐;何津;徐曉雯;吳抒悅;許宏昊;劉鑫;邊勇;李小林;韓深;范斐;高峰;呂東陽;郭潤晨;溫錚設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于多模式激發(fā)源的金屬材料檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及金屬材料檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于多模式激發(fā)源的金屬材料檢測方法及裝置；本發(fā)明在采用多模態(tài)數(shù)據(jù)進行金屬材料檢測時，首先確定金屬材料的缺陷類型，然后采用不同的多模態(tài)數(shù)據(jù)特征融合方法，當待測金屬材料為單缺陷類型時，采用基于注意力機制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型多模態(tài)特征進行特征融合，當待測金屬材料為多缺陷類型時采用層次化加權(quán)求和法對多模態(tài)特征進行特征融合；使得特征融合更具目的性，提高了特征融合的準確度，進而提高金屬材料缺陷檢測的準確度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多模式激發(fā)源的金屬材料檢測方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模式激發(fā)源的金屬材料檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：設(shè)置用于金屬材料檢測的多模式激發(fā)源； S2：通過檢測單元采集多模式激發(fā)信號； S3：對所述多模式激發(fā)信號進行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，得到預(yù)處理后的信號； S4：對所述預(yù)處理后的信號進行特征融合操作，得到多模態(tài)融合特征； 所述S4具體為：S4.1：對所述預(yù)處理后的信號進行深度特征提取，得到超聲信號特征、電磁信號特征、熱成像信號特征以及振動信號特征；S4.2：將所述超聲信號特征、電磁信號特征、熱成像信號特征以及振動信號特征輸入至所述金屬材料缺陷模型分類模型，輸出待測金屬材料的分類結(jié)果；所述S4.2中，所述待測金屬材料的分類結(jié)果為所述待測金屬材料為單缺陷類型和多缺陷類型兩種；S4.3：根據(jù)所述分類結(jié)果對所述超聲信號特征、電磁信號特征、熱成像信號特征以及振動信號特征選擇特征融合方法，輸出多模態(tài)融合特征；所述S4.3中，當所述待測金屬材料為單缺陷類型時，所述特征融合方法為通過基于注意力機制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述超聲信號特征、電磁信號特征、熱成像信號特征以及振動信號特征進行特征融合；所述S4.3中，當所述待測金屬材料為多缺陷類型時，所述特征融合方法為通過層次化加權(quán)求和法對所述超聲信號特征、電磁信號特征、熱成像信號特征以及振動信號特征進行特征融合； S5：將所述多模態(tài)融合特征輸入至缺陷檢測模型中，輸出待測金屬材料的缺陷。

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