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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于深度学习的钢轨裂纹定量涡流检测方法和装置以及设备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：CN115629124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202211075461.6，技术领域涉及：G01N27/90；该发明授权一种基于深度学习的钢轨裂纹定量涡流检测方法和装置以及设备是由曾志伟;丁鹏程;陈茂森设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的钢轨裂纹定量涡流检测方法和装置以及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的钢轨裂纹定量涡流检测方法和装置以及设备，包括：采集裂纹涡流响应，建立第一信号曲线；计算裂纹倾角，并对称化转换第一信号曲线，输出第二信号曲线；将第二信号曲线导入垂直裂纹深度学习模型，基于分析结果重构斜裂纹并确定斜裂纹深度和宽度。为了使垂直裂纹信号曲线数据集训练出的深度学习模型能用于斜裂纹的定量检测，将不对称的斜裂纹信号曲线对称化转换成对称曲线。在获得斜裂纹的对称化信号曲线后，使用训练好的垂直裂纹深度学习模型对对称信号曲线的数据进行反演，获得斜裂纹的剖面轮廓曲线，进而计算斜裂纹的宽度和垂直深度。

本发明授权一种基于深度学习的钢轨裂纹定量涡流检测方法和装置以及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的钢轨裂纹定量涡流检测方法，其特征在于，所述方法包括：采集裂纹涡流响应，建立第一信号曲线；计算裂纹倾角，并对称化转换所述第一信号曲线，输出第二信号曲线；将所述第二信号曲线导入垂直裂纹深度学习模型进行计算，基于计算结果重构斜裂纹并确定斜裂纹深度和宽度； 所述对称化转换所述第一信号曲线，输出第二信号曲线具体包括如下步骤： 计算信号曲线的不对称率；基于不对称率计算裂纹倾角；若裂纹倾角≠0，则将信号曲线对称化转换，输出第二信号曲线，否则输出原始信号曲线； 所述不对称率的计算公式为 式中，R代表不对称率，xmax、x1、x2分别代表信号曲线峰值以及信号曲线最小值加上处的横坐标，表示信号曲线的最大值和最小值之差； 所述裂纹倾角的计算公式为 θc＝160.0R-2.9 式中，θc为信号曲线对应的倾角计算值，R为信号曲线的不对称率； 所述对称化转换的计算公式为 fxmax-xi,R＝-1.90×10-2R+2.20×10-3cos[-0.37R+0.43xmax-xi] +1.00×10-2R-1.90×10-4sin[-0.37R+0.43xmax-xi] +-6.90×10-3R+5.00×10-4cos[-0.74R-0.86xmax-xi] +4.80×10-3R-2.70×10-4sin[-0.74R+0.86xmax-xi] -1.60×10-2R+1.00 式中，R代表不对称率，xmax-xi代表信号曲线峰值点横坐标与第i个点横坐标之差。

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