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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于XCT图像的CFRP缺陷自动识别分类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：CN116958672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310870702.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于XCT图像的CFRP缺陷自动识别分类方法和系统是由杨贞军;钱奇伟;张昕设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于XCT图像的CFRP缺陷自动识别分类方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于XCT图像的CFRP缺陷自动识别分类方法和系统，属于碳纤维增强复合材料制造加工质量检测领域。本发明通过二值化三维标签统计分类获得缺陷的三维特征，通过基于缺陷三维标签的手动标注获得缺陷的二维特征，融合缺陷的三维特征与二维特征后，将特征结合深度学习方法，得到了高效的真实缺陷识别分类模型，简单高效，有效提升CFRP缺陷识别精度。本发明在标注数据集时使用了缺陷的三维形态参数，避免了直接在二维切片上标注引入的不可靠性。本发明基于少量二维CT图像，训练出识别分类CFRP缺陷的语义分割模型用于预测同类材料内部缺陷，避免开展大量繁琐耗时的手动图像处理来获取材料内部缺陷数据，这将节省大量人工成本。

本发明授权基于XCT图像的CFRP缺陷自动识别分类方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于XCT图像的CFRP缺陷自动识别分类方法，其特征在于，包括： 将原始XCT三维图像转换为二维图像序列，输入至训练好的语义分割模型，得到CFRP缺陷自动识别分类结果；其中， 所述语义分割模型通过以下方式训练得到： 通过XCT获取相关CFRP样本集三维图像，将样本集图像转换为二维图像序列，并进行滤波处理； 使用阈值分割操作与布尔逻辑运算分割出所有缺陷、基体与背景的二值化标签，通过可视化将二值化标签堆积为三维标签； 基于缺陷三维形态特征，对缺陷进行分类； 利用分类后的三维缺陷标签对样本集原图的二维切片进行标注，得到包含有背景、基体与多种缺陷的多通道图像； 将多通道图像进行数据增强后，得到增强后的训练集； 采用增强后的训练集输入至基于卷积神经网络的语义分割网络中进行训练，得到训练好的语义分割模型； 其中，通过以下操作，转换为uint8格式的二维图像序列： 在图像二维矩阵中找到最大元素，对矩阵内每个元素做如下操作： 其中，[]为向下取整符号，为第行第列矩阵元素； 通过以下步骤选取阈值分割操作的阈值： 1确定使得上界与下界差值不超过20的缺陷的分割灰度阈值范围，在此范围内选择不少于十个点的一系列值，计算该阈值下的缺陷体积分数： 2采用四阶多项式拟合其关系，其中，为拟合系数： 3对所述四阶多项式求取二阶导数，并将二阶导数为0时灰度值作为缺陷分割的阈值。

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