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龙图腾网获悉唐山诚储信息技术服务有限公司申请的专利一种基于智能传感系统的金属轴超声波无损探伤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：CN121141840B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511300918.2，技术领域涉及：G01N29/06；该发明授权一种基于智能传感系统的金属轴超声波无损探伤方法是由陈峰;陈雷;黄小艳设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能传感系统的金属轴超声波无损探伤方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能传感系统的金属轴超声波无损探伤方法，属于金属构件无损检测技术领域。该方法通过校准处理的相控阵超声波检测仪向经表面清洗处理的待检测的金属轴发射超声波信号，获得回波信号，对回波信号预处理后成像，生成金属轴内部三维图像，基于金属轴内部三维图像，提取金属轴损伤特征数据，并将金属轴损伤特征数据输入金属轴损伤智能分类模型得到金属轴探伤结果，并据此生成金属轴探伤报告。本发明通过表面清洗与仪器校准保证检测精度，结合三维成像、特征提取和智能分类模型，实现对金属轴内部损伤的精准识别与分类，具有检测效率高和准确性好的优点，可有效应用于金属轴的无损探伤检测。

本发明授权一种基于智能传感系统的金属轴超声波无损探伤方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能传感系统的金属轴超声波无损探伤方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.对待检测的金属轴进行表面清洗处理，同时利用标准试块对相控阵超声波检测仪进行校准处理； S2.通过经校准处理的相控阵超声波检测仪向经表面清洗处理的待检测的金属轴发射超声波信号，并接收回波信号； S3.对回波信号进行预处理，将预处理后的回波信号进行成像处理，生成金属轴内部三维图像； S4.对金属轴内部三维图像进行图像分析，提取包括轴向范围、径向范围、深度、周向分布区间、体积、表面积、长宽比和圆形度的金属轴损伤特征数据，同时构建金属轴损伤智能分类模型，并将金属轴损伤特征数据输入金属轴损伤智能分类模型中，得到金属轴探伤结果，所述金属轴损伤特征数据的提取方法为： 对金属轴内部三维图像通过Otsu三维自适应阈值分割算法进行二值化处理，将金属轴内部三维图像分割为损伤区域和背景区域，对损伤区域中每个体素点的体素坐标通过坐标系转换公式计算，得到各自对应的物理坐标，统计损伤区域中所有体素点的物理坐标，得到Z坐标最大值、Z坐标最小值、Y坐标最大绝对值和Y坐标最小绝对值，据此将与作差以及与作差，得到轴向范围和径向范围，所述Y坐标最小绝对值深度； 对损伤区域中所有体素点的物理坐标分别通过周向角度公式计算，得到各自的周向角度，统计所有体素点的周向角度中周向角度最小值和周向角度最大值，据此得到周向分布区间，并将周向分布区间和轴向范围通过长宽比公式进行计算，得到长宽比； 对损伤区域分别通过三维体素积分法和MarchingCubes算法处理，得到体积和表面积，并将体积和表面积通过圆形度公式进行计算，得到圆形度； 所述构建金属轴损伤智能分类模型以及得到金属轴探伤结果的方法为： 从检测数据库提取历史的金属轴损伤特征数据作为样本集，将样本集按照8:2比例划分为训练集和测试集，并分别手动标注训练集和测试集的金属轴探伤结果，将标注金属轴探伤结果的训练集输入卷积神经网络CNN进行训练，并将标注金属轴探伤结果的测试集输入训练后的卷积神经网络CNN，得到预测金属轴探伤结果,统计预测金属轴探伤结果与测试集标注的金属轴探伤结果不一致的样本数，若样本数小于测试集的样本数的0.04，则得到金属轴损伤智能分类模型，否则，通过Adam优化器对训练后的卷积神经网络CNN进行优化处理，并对优化处理后的卷积神经网络CNN重新进行训练； 将金属轴损伤特征数据输入金属轴损伤智能分类模型中，得到包括裂纹、气孔、夹渣或无缺陷的金属轴探伤结果； S5.将金属轴探伤结果和金属轴损伤特征数据存储于数据库，同时生成金属轴探伤报告。

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