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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于热光流时空修正学习的红外缺陷检测方法、系统及终端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：CN116542950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310546294.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于热光流时空修正学习的红外缺陷检测方法、系统及终端是由高斌;张育铭;杨扬;虞永杰;吴舜尧;曾宇;刘国豪;段涵呓;钟杨杨设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于热光流时空修正学习的红外缺陷检测方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了基于热光流时空修正学习的红外缺陷检测方法、系统及终端，属于无损检测技术领域，包括：获取缺陷区域的热扩散特征信息图、位置特征信息图；多级深度融合解码处理：将热扩散特征信息图、位置特征信息图按像素点位置直接叠加，得到第一融合特征图；将第一融合特征图分别与热扩散特征信息图、位置特征信息图叠加；将两次叠加分别得到的特征图共同作为下一级解码输入；重复上述解码处理步骤，得到最终缺陷融合信息。本发明融合处理能够使缺陷的热扩散信息、位置信息相互指导修正，以此保证缺陷检测检出率；同时，通过特征信息图叠加操作保留并突出与缺陷相关的特征信息，提高了缺陷区域的对比度，进而提高了缺陷检测准确性。

本发明授权基于热光流时空修正学习的红外缺陷检测方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于热光流时空修正学习的红外缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 提取红外热图中缺陷区域的热扩散特征信息； 计算红外热图中缺陷区域的位置信息； 对热扩散特征信息、位置信息进行提取得到热扩散特征信息图、位置特征信息图； 将热扩散特征信息图、位置特征信息图按像素点位置直接叠加，得到第一融合特征图；将第一融合特征图分别与热扩散特征信息图、位置特征信息图叠加，得到第二融合特征图； 所述方法还包括融合网络搭建步骤： 构建包括至少一特征提取层的编码器，用于对热扩散特征信息、位置信息进行提取得到热扩散特征信息图、位置特征信息图； 构建与编码器连接的解码器，解码器包括至少两级顺次连接的解码模块，所述热扩散特征信息图、位置特征信息图被输入至第一级解码模块，解码模块包括并列的卷积层，卷积层的输出端均连接至融合层，且卷积层的输出、融合层的输出共同作为下一级解码模块的输入；解码器用于执行多级深度融合解码处理步骤，进而得到最终融合信息； 采用热光流算法提取红外热图中缺陷区域的热扩散特征信息时，包括： 计算两帧红外热图的三维灰度梯度值； 计算两帧红外热图中热流流动的横向速度、纵向速度； 根据三维灰度梯度值、热流流动的横向速度、热流流动的纵向速度迭代计算热光流，得到缺陷区域的热扩散特征信息。

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