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龙图腾网获悉北京警察学院;北京建筑材料科学研究总院有限公司申请的专利基于多模态无损检测的防弹衣复合夹层缺陷定位方法、系统、电子设备及存储介质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：CN120801638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511301401.5，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权基于多模态无损检测的防弹衣复合夹层缺陷定位方法、系统、电子设备及存储介质是由高志程;黄天勇;芮雅峰设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态无损检测的防弹衣复合夹层缺陷定位方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多模态无损检测的防弹衣复合夹层缺陷定位方法、系统、电子设备及存储介质，涉及无损检测技术领域，本申请通过向防弹衣复合夹层同步施加超声导波、脉冲涡流及红外热波激励信号，采集各位置多模态响应信号，生成原始多模态响应信号集。将其输入预训练的深度卷积神经网络，确定各模态响应信号的目标频带参数与目标噪声抑制参数，输出自适应调制参数组。对原始信号集进行频域滤波与噪声抑制处理，生成优化信号集，将空间频率特征输入跨模态特征融合模型，通过模型中注意力机制自适应关联不同模态的缺陷敏感特征，生成复合夹层的三维缺陷分布图，据此实现毫米级精度的缺陷定位，能够提升防弹衣复合夹层缺陷定位的精度与效率。

本发明授权基于多模态无损检测的防弹衣复合夹层缺陷定位方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态无损检测的防弹衣复合夹层缺陷定位方法，包括： 向防弹衣复合夹层同步施加超声导波信号、脉冲涡流信号及红外热波激励信号，采集防弹衣复合夹层各个位置的多模态响应信号，生成原始多模态响应信号集； 将原始多模态响应信号集输入至预先训练好的深度卷积神经网络，确定各模态响应信号的目标频带参数及目标噪声抑制参数，输出自适应调制参数组； 基于自适应调制参数组，对原始多模态响应信号集进行频域滤波与噪声抑制处理，生成优化信号集，并提取优化信号集中各模态响应信号的空间频率特征； 将空间频率特征输入至跨模态特征融合模型，通过跨模态特征融合模型中的注意力机制自适应关联不同模态的缺陷敏感特征，生成复合夹层的三维缺陷分布图，基于三维缺陷分布图，进行毫米级精度的缺陷定位；对模态响应信号的空间频率特征频域分割，得到多个频段的空间频率特征，采用余弦相似度算法计算每个频段的空间频率特征与预设的缺陷特征模板的匹配度，缺陷特征模板是基于预设数量的已知缺陷的空间频率特征构建的，包含不同类型和尺寸的缺陷在各频段的特征参数，类型包括分层、空洞和裂纹，特征参数包括频率分布和幅值变化率； 将各频段中匹配度大于或等于对应阈值的空间频率特征标记为候选特征； 计算候选特征与正常区域的空间频率特征在相同时间区间内的时域差异度，若时域差异度大于预设差异度阈值，且各模态的候选特征对应的空间坐标偏差小于预设偏差阈值，则将候选特征确定为缺陷敏感特征； 通过跨模态特征融合模型中的注意力机制计算不同模态的缺陷敏感特征之间的相互关联值，根据相互关联值确定各模态的缺陷敏感特征的权重系数； 根据权重系数，对不同模态的缺陷敏感特征进行加权融合，形成融合特征； 将融合特征按照防弹衣复合夹层的厚度方向进行分层处理，得到不同深度层面的特征分布，每个深度层面的特征分布用于表征深度层面的缺陷信息； 将各深度层面的特征分布依次叠加，构建包含三维空间信息的立体结构，在立体结构中标记出与缺陷特征相符的区域，得到三维缺陷分布图； 基于三维缺陷分布图中标记区域的三维坐标信息，确定缺陷在复合夹层中的位置。

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