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龙图腾网获悉中北大学申请的专利层状结构界面粘接质量自动识别及C扫描成像方法及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：CN114755301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210418478.0，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权层状结构界面粘接质量自动识别及C扫描成像方法及系统是由赵霞;王召巴;陈友兴;金永;王伟;吴其洲;杨凌设计研发完成，并于2022-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本层状结构界面粘接质量自动识别及C扫描成像方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种层状结构界面粘接质量自动识别及C扫描成像方法及系统，具体包括：采集人工缺陷标定试样和待检测层状粘接结构界面的超声回波信号，分别构建训练集阵列与测试集阵列；对超声回波信号分别进行预处理，并建立超声回波信号上包络表征模型；提取超声回波信号上包络的指数特征与时域特征；将训练集阵列提取的指数特征与时域特征输入BP神经网络进行训练，得到脱粘缺陷识别模型；将测试集阵列提取的指数特征与时域特征输入脱粘缺陷识别模型中，输出脱粘缺陷识别结果并进行二维C扫描成像。本发明针对界面脱粘检测信号的特点，通过提取界面信号的形态特征，搭建有效的神经网络结构，实现层状粘接结构界面脱粘缺陷的自动识别及成像。

本发明授权层状结构界面粘接质量自动识别及C扫描成像方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种层状结构界面粘接质量自动识别及C扫描成像方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：建立层状粘接结构界面的人工缺陷标定试样，采集该人工缺陷标定试样脱粘缺陷区域以及无脱粘缺陷区域的超声回波信号，构建训练集阵列； 步骤2：采集待检测层状粘接结构界面的超声回波信号，构建测试集阵列； 步骤3：基于步骤1与步骤2构建的训练集阵列与测试集阵列，分别对超声回波信号进行预处理； 步骤4：建立超声回波信号上包络表征模型； 步骤5：提取超声回波信号上包络的指数特征与时域特征；采用改进的粒子群算法提取超声回波信号上包络的指数特征，具体包括：设定目标搜索空间的维度为1，空间定义域为【E1,E2】，粒子数为n，粒子平均分布于空间【E1,E2】中，求取n个粒子对目标函数的适应度值，仅保留和记录最优粒子和次最优粒子的位置【P1,P2】，设定最优粒子的速度，沿着P1→P2的方向迭代寻找最优位置，得到最优表征参数，即为所述指数特征； 步骤6：将训练集阵列提取的指数特征与时域特征输入BP神经网络进行训练，得到脱粘缺陷识别模型； 步骤7：将测试集阵列提取的指数特征与时域特征输入脱粘缺陷识别模型中，输出层状粘接结构界面脱粘缺陷识别结果； 步骤8：将步骤7得到的识别结果进行二维C扫描成像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中北大学，其通讯地址为：030051 山西省太原市学院路3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。