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龙图腾网获悉深圳先进技术研究院;深圳职业技术大学申请的专利一种亚表面缺陷多模式激光超声C扫描图像重构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：CN119291049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202411298459.4，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权一种亚表面缺陷多模式激光超声C扫描图像重构方法是由陈丹;郭师峰;康迅发;吕高龙;冯伟;梁召峰;张亮;吴新宇设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种亚表面缺陷多模式激光超声C扫描图像重构方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种亚表面缺陷多模式激光超声C扫描图像重构方法。该方法包括：利用激光超声检测装置对被测物体进行二维扫描，获取多模式超声A扫描时域信号数据集；将所述数据集转换为频域信号，并根据信号的采集位置进行位置编码；将所述频域信号与所述位置编码拼接，并计算信号之间的相似性；根据计算出的信号相似性，选取设定数量的信号构建图数据集；将所述图数据集输入到经过训练的图神经网络模型，获得各位置处缺陷信号的分类结果，判断其是否源于缺陷区域，并依据每个A扫描信号的原始采集位置以及所述分类结果进行C扫描图像重构。本发明能够实现亚表面缺陷的高分辨率扫描成像，显著提升亚表面缺陷检测的准确性和可靠性。

本发明授权一种亚表面缺陷多模式激光超声C扫描图像重构方法在权利要求书中公布了：1.一种亚表面缺陷多模式激光超声C扫描图像重构方法，包括以下步骤： 对被测物体进行二维扫描，获取多模式超声A扫描时域信号数据集； 将所述数据集转换为频域信号，并根据信号的采集位置进行位置编码； 将所述频域信号与所述位置编码拼接，并计算信号之间的相似性； 构建图数据集，该图数据集的构建方式为，将每个数据采集点视为独立的节点，频域信号作为节点特征，并从中选取设定数量的、彼此之间的相似性超过设定阈值的节点，通过边相互连接； 将所述图数据集输入到经训练的图神经网络模型，判断每个A扫描信号是否源于缺陷区域，获得分类结果，并依据每个A扫描信号的原始采集位置以及所述分类结果进行C扫描图像重构； 其中，所述图神经网络模型包括第一图注意力对抗网络和第二图注意力对抗网络，第一图注意力对抗网络包含第一生成器和第一判别器，第二图注意力对抗网络包含第二生成器和第二判别器，第一生成器用于生成虚假样本节点，第一判别器用于通过第一图神经网络提取特征，并判断节点的类别和真伪，第二生成器用于生成负样本集合，第二判别器通过第二图神经网络提取特征，并判别不同节点的类别。

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