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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利航空金属构件缺陷检测成像探头及方法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：CN115616070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211103536.7，技术领域涉及：G01N27/90；该发明授权航空金属构件缺陷检测成像探头及方法是由闫贝;吕晓洲;史尧光;张维强;姚斌设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本航空金属构件缺陷检测成像探头及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种航空金属构件缺陷检测成像探头及方法，所述探头包括同轴固定的一组盘式激励线圈、一个轴向磁场传感器以及一个平衡装置；一组盘式激励线圈由一个实心的内盘式激励线圈与嵌套于其外部的一个外盘式激励线圈构成，绕制两个盘式激励线圈的漆包铜线直径相等，两个盘式线圈的高度与径向厚度均相同；轴向磁场传感器紧密贴附于实心盘式激励线圈中心底部，用于测取沿激励线圈轴向的磁感应强度；平衡装置可保证探头能够紧密贴附于航空金属构件；本发明还提供上述探头的检测成像方法，能够对航空金属构件不同尺寸缺陷进行快速、高精度检测，具有重要的工程应用价值。

本发明授权航空金属构件缺陷检测成像探头及方法在权利要求书中公布了：1.一种航空金属构件缺陷检测成像方法，其特征在于：包括航空金属构件缺陷扫查特征矩阵的建立以及航空金属构件缺陷成像； 1）航空金属构件缺陷扫查特征矩阵的建立，具体方法如下： 依次连接信号发生器、功率放大器、航空金属构件缺陷检测成像探头、信号放大器、滤波器、数据采集卡和计算机，构成检测系统；作用于内盘式激励线圈（1）的激励信号周期为T，在0~0.25T、0.5T~0.75T电流幅值为A 1，在0.25T~0.5T、0.75T~T电流幅值为0；作用于外盘式激励线圈（2）的激励信号周期为T，在0.5T~0.75T电流幅值为A 1，在0~0.5T、0.75T~T电流幅值为0； 所述航空金属构件缺陷检测成像探头，包括同轴固定的内盘式激励线圈（1）与外盘式激励线圈（2），同轴固定于内盘式激励线圈（1）对称轴上的轴向磁场传感器（3），固定于外盘式激励线圈（2）下方的平衡装置（4）；所述轴向磁场传感器（3）用于测取内盘式激励线圈（1）轴向磁感应强度；所述平衡装置（4）同轴固定于外盘式激励线圈（2）； 将所述航空金属构件缺陷检测成像探头紧密贴附于航空金属构件无缺陷区域表面，检测系统工作，轴向磁场传感器（3）受其所处空间位置磁感应强度影响产生的电信号经由信号放大器与滤波器处理之后，由计算机通过数据采集卡得到周期为T检测信号S 0，将其作为基准信号； 将所述航空金属构件缺陷检测成像探头紧密贴附于航空金属构件待测区域进行步长为l 0的扫查，扫查区域是长宽分别为m×l 0与n×l 0的矩形扫查区域，得到扫查信号S 1,1，S 1,2，S 1,3，S 1,4，…，S m,n-2，S m,n-1，S m,n，将上述扫查信号与基准信号S 0作差，得到相对应的差分信号D 1,1，D 1,2，D 1,3，D 1,4，…，D m,n-2，D m,n-1，D m,n；提取各差分信号0~0.5T部分，得到0~0.5T差分信号Da 1,1，Da 1,2，Da 1,3，Da 1,4，…，Da m,n-2，Da m,n-1，Da m,n，提取各差分信号0.5T~T部分，得到0.5T~T差分信号Db 1,1，Db 1,2，Db 1,3，Db 1,4，…，Db m,n-2，Db m,n-1，Db m,n；提取各个0~0.5T差分信号Da 1,1，Da 1,2，Da 1,3，Da 1,4，…，Da m,n-2，Da m,n-1，Da m,n的峰值，得到Pa 1,1，Pa 1,2，Pa 1,3，Pa 1,4，…，Pa m,n-2，Pa m,n-1，Pa m,n，进而得到大小为m×n的0~0.5T二维扫查特征矩阵ka；提取各个0.5T~T差分信号Db 1,1，Db 1,2，Db 1,3，Db 1,4，…，Db m,n-2，Db m,n-1，Db m,n的峰值，得到Pb 1,1，Pb 1,2，Pb 1,3，Pb 1,4，…，Pb m,n-2，Pb m,n-1，Pb m,n，进而得到大小为m×n的0.5T~T二维扫查特征矩阵kb； 2）航空金属构件缺陷成像，具体方法如下： 计算0~0.5T二维扫查特征矩阵ka每个元素沿纵向的梯度值，分别得到Pza 1,1，Pza 1,2，Pza 1,3，Pza 1,4，…，Pza m,n-2，Pza m,n-1，Pza m,n，并提取其最大值Pzam；计算0~0.5T二维扫查特征矩阵ka每个元素沿与横向的梯度值，分别得到Pha 1,1，Pha 1,2，Pha 1,3，Pha 1,4，…，Pha m,n-2，Pha m,n-1，Pha m,n，提取其最大值Pham；提取0~0.5T二维扫查特征矩阵ka中最大元素Pam；对0~0.5T二维扫查特征矩阵ka的所有元素进行计算处理得到0~0.5T二维扫查特征处理后矩阵kat，0~0.5T二维扫查特征处理后矩阵kat中任意元素kati,j=Pza i,jPzam2+Pha i,jPham212Pza i,jPzam2+Pha i,jPham2+Pa i,jPam2+112； 计算0.5T~T二维扫查特征矩阵kb每个元素沿纵向的梯度值，分别得到Pzb 1,1，Pzb 1,2，Pzb 1,3，Pzb 1,4，…，Pzb m,n-2，Pzb m,n-1，Pzb m,n，并提取其最大值Pzbm；计算0.5T~T二维扫查特征矩阵kb每个元素沿与横向的梯度值，分别得到Phb 1,1，Phb 1,2，Phb 1,3，Phb 1,4，…，Phb m,n-2，Phb m,n-1，Phb m,n，提取其最大值Phbm；提取0.5T~T二维扫查特征矩阵kb中最大元素Pbm；对0.5T~T二维扫查特征矩阵kb的所有元素进行计算处理得到0.5T~T二维扫查特征处理后矩阵kbt，0.5T~T二维扫查特征处理后矩阵kbt中任意元素kbti,j=Pzb i,jPzbm2+Phb i,jPhbm212Pzb i,jPzbm2+Phb i,jPhbm2+Pb i,jPbm2+112； 采用Canny算法对由0~0.5T二维扫查特征处理后矩阵kat构成的图像进行边缘识别，得到0~0.5T边缘识别矩阵katc，0~0.5T边缘识别矩阵katc中值为1的元素代表了图像边缘，对位于图像边缘内的元素赋值为1，得到0~0.5T图像矩阵katd； 采用Canny算法对由0.5T~T二维扫查特征处理后矩阵kbt构成的图像进行边缘识别，得到0.5T~T边缘识别矩阵kbtc，0.5T~T边缘识别矩阵kbtc中值为1的元素代表了图像边缘，对位于图像边缘内的元素赋值为1，得到0.5T~T图像矩阵kbtd； 计算矩阵0~0.5T图像katd所有元素的和为katds，计算0.5T~T图像矩阵kbtd所有元素的和为kbtds，若katds+kbtds≥0.5πΦ 2，则认为检测区域内缺陷的形貌为0.5T~T图像矩阵kbtd所示的灰度图；若katds+kbtds＜0.5πΦ 2则认为检测区域内缺陷的形貌为0~0.5T图像矩阵katd所示的灰度图。

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