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龙图腾网获悉西安博深安全科技股份有限公司申请的专利利用巡检仪升降过程的井筒设施缺陷协同检测方法及装置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：CN121746392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610233280.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权利用巡检仪升降过程的井筒设施缺陷协同检测方法及装置是由李少辉;黄海龙;王凯;吴泽鹏;郭海伟;任景旭设计研发完成，并于2026-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用巡检仪升降过程的井筒设施缺陷协同检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开利用巡检仪升降过程的井筒设施缺陷协同检测方法及装置，包括同步采集巡检仪的视觉图像数据和物理传感数据；基于物理传感数据运行变长悬吊系统时变动力学状态观测器，预测当前井深下的瞬时振动特征；将瞬时振动特征作为物理先验，对图像进行修复；在修复后的图像上，采用井深自适应检测机制进行缺陷检测。本申请通过建立“井深‑动力学‑视觉”跨域协同模型，将物理动力学先验应用于视觉处理，有效解耦运动畸变与真实缺陷，提升了深井缺陷检测的精度，实现了全井筒范围内检测性能的一致性，解决了检测性能随井深波动的问题。

本发明授权利用巡检仪升降过程的井筒设施缺陷协同检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种利用巡检仪升降过程的井筒设施缺陷协同检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1同步采集巡检仪的视觉图像数据以及包含当前井深信息、实时提升速度及惯性测量单元数据的物理传感数据，并对所述视觉图像数据和所述物理传感数据进行时空配准； 2基于所述物理传感数据运行变长悬吊系统时变动力学状态观测器，实时输出包含各向异性运动模糊核参数、系统主振动模态频率以及相机光轴最大预测偏移角的瞬时振动特征向量； 3将所述瞬时振动特征向量以及所述当前井深信息作为条件输入到图像修复网络中，对所述视觉图像数据进行修复并输出修复图像；所述图像修复网络通过以下方式对修复过程进行物理一致性调节：所述图像修复网络包括将所述瞬时振动特征向量映射为物理特征嵌入向量的多层感知机，利用所述物理特征嵌入向量对从所述视觉图像数据提取的视觉特征进行仿射变换调制的空间特征变换层，以及井深依赖的动态卷积层；其中，所述动态卷积层的卷积核权重由超网络动态生成，所述超网络以所述当前井深信息和所述瞬时振动特征向量为输入； 4在所述步骤3输出所述修复图像后，进行基于视觉残差反馈的动力学参数在线校准：计算所述修复图像经过所述步骤2预测的所述各向异性运动模糊核参数进行重模糊操作后的图像与原始输入的所述视觉图像数据之间的物理一致性残差；当所述物理一致性残差超过预设阈值时，利用所述物理一致性残差通过梯度下降法对所述时变动力学状态观测器内部的物理参数进行在线更新； 5在所述修复图像上，采用随井深非线性单调递减的阈值动态调节函数对候选缺陷区域进行筛选，得到确定的缺陷区域； 6结合所述当前井深信息和相机标定参数，将所述缺陷区域在图像中的二维像素坐标映射为三维井筒空间坐标系下的物理坐标。

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