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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)申请的专利一种钢丝绳无损检测缺陷定位识别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：CN116203121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310029010.7，技术领域涉及：G01N27/82；该发明授权一种钢丝绳无损检测缺陷定位识别方法是由季振山;刘少清;王勇;许张后设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢丝绳无损检测缺陷定位识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种钢丝绳无损检测缺陷定位识别方法，主要包括探头结构设计、采集计算终端设计和缺陷定位识别算法设计。探头结构设计，避免了设备晃动，适用于不同直接钢丝绳检测场景。采集计算终端设计，设计了针对复杂现场的钢丝绳检测终端设备。缺陷定位识别算法，基于局部缺陷LF和金属横截面积损失LMA的切片图像和切片波形进行协同分析，针对LF诊断结果，依据LMA数据校验，结合各自置信度，得到最终的钢丝绳缺陷具体位置和类型。

本发明授权一种钢丝绳无损检测缺陷定位识别方法在权利要求书中公布了：1.一种钢丝绳无损检测缺陷定位识别方法，其特征在于：包括探头结构设计、采集计算终端设计和缺陷定位识别算法设计；所述探头结构设计，基于电磁测量方法，适用于不同直径钢丝绳检测场景；所述采集计算终端设计，实现数据推理计算；所述缺陷定位识别算法基于LF信号和LMA信号的切片图像和切片波形进行协同分析，针对LF信号诊断结果，依据LMA信号数据校验，结合各自置信度，得到最终的钢丝绳缺陷具体位置和类型； 所述缺陷定位识别算法具体包括如下步骤： 步骤1、启动探头，进行钢丝绳拉绳，对探头获取到的同步的LF信号和LMA信号进行希尔伯特-黄变换，实现信号降噪滤波；对LF信号和LMA信号进行时序信号切片；对每个切片的数据点逐一绘图，画出每个切片的二维曲线图像，隐去相应的横纵坐标，得到LF信号和LMA信号的切片图像，实现一维时序信号向二维图像的转变； 步骤2、将缺陷定位识别算法分为两部分：模型训练和模型检测；所述模型训练，将LF信号和LMA信号的切片图像，根据已知的缺陷位置和类型，画出缺陷框并标识出缺陷类型；随后利用目标检测算法，对LF信号的切片图像和LMA信号的切片图像分别进行训练，得到LF和LMA各自的目标检测模型； 所述模型检测中，探头每次获取LF信号和LMA信号，进行切片重构成图像后，利用训练好的LF目标检测模型对LF信号的切片图像进行检测； 所述模型检测中，如果识别到缺陷，根据目标检测模型给出的缺陷位置，找到LMA信号相同位置附近是否存在极大值或者极小值，如果LMA信号相同位置处不存在极大或者极小值，则该处缺陷被认定为不存在；如果存在极大值或者极小值，则对LMA信号的切片图像使用LMA目标检测模型进行识别；当LF信号的切片图像缺陷位置和LMA信号的切片图像缺陷位置小于100mm，则该位置存在疑似缺陷；通过LF目标检测模型和LMA目标检测模型给出的该位置的置信度进行判断，具体判断如下： 其中，0代表疑似缺陷，1代表轻度缺陷，2代表严重缺陷，PLF指的是LF图像缺陷位置的置信度，PLMA指的是LMA图像缺陷位置的置信度。

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