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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利多模态非线性相控阵融合的微裂纹智能识别方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120147786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510305576.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权多模态非线性相控阵融合的微裂纹智能识别方法和系统是由丁湘燕;李晓卓;余海洲;毕晓阳;胡宁设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态非线性相控阵融合的微裂纹智能识别方法和系统在说明书摘要公布了：本申请属于图像识别技术领域，公开了多模态非线性相控阵融合的微裂纹智能识别方法和系统，方法包括：获取不同长度和不同角度的基于非线性效应相控阵的微裂纹成像图，对微裂纹成像图进行阈值分割；对分割后的每张微裂纹成像图进行噪声添加处理；对扩充后的微裂纹成像图按不同长度和不同角度自由组合分类；将分类数据集转化为PyTorch张量，利用转化后的训练集训练特征融合网络模型并利用转化后的测试集测试，获得微裂纹智能识别网络模型；将待识别的微裂纹图像输入微裂纹智能识别网络模型中，获得微裂纹智能识别结果。本申请能准确提取微裂纹成像图的特征，进而提高微裂纹识别精度。

本发明授权多模态非线性相控阵融合的微裂纹智能识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.多模态非线性相控阵融合的微裂纹智能识别方法，其特征在于，包括： S1获取不同长度和不同角度的基于非线性效应相控阵的微裂纹成像图，对所述微裂纹成像图进行阈值分割；对分割后的每张微裂纹成像图进行噪声添加处理，获得扩充数据集；将所述扩充数据集按不同长度和不同角度自由组合分类，获得分类数据集；将所述分类数据集划分为训练集和测试集； S2在特征融合网络模型的数据预处理阶段将所述分类数据集转化为PyTorch张量，利用转化后的训练集训练所述特征融合网络模型，利用转化后的测试集测试训练好的特征融合网络模型，获得微裂纹智能识别网络模型； S3将待识别的微裂纹图像输入所述微裂纹智能识别网络模型中，获得微裂纹智能识别结果； 步骤S1中，所述微裂纹成像图为高次谐波和混频谐波非线性成像图，且所述微裂纹成像图的裂纹长度l满足：0＜l＜1mm，各类裂纹长度间隔为l；裂纹角度0＜θ＜180°，各类裂纹角度间隔为θ； 步骤S2中，利用转化后的训练集训练所述特征融合网络模型的步骤包括：在输入骨干网络前对训练集对应的PyTorch张量进行加权求和，获得第一融合矩阵；或者，利用转化后的训练集训练所述特征融合网络模型的步骤包括：在输出骨干网络后对提取得到的特征向量进行加权求和，获得第二融合矩阵。

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