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龙图腾网恭喜中国特种设备检测研究院;陕西省特种设备检验检测研究院申请的专利一种钢质管道内壁裂纹的检测量化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：CN119359730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411933636.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种钢质管道内壁裂纹的检测量化方法是由卢润坤;吕戌杪;陈金忠;刘畅;张晓明;辛佳兴;梁闯;马义来;周汉权;孟涛设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢质管道内壁裂纹的检测量化方法在说明书摘要公布了：本申请涉及基于特定计算模型的计算机系统技术领域，具体涉及一种钢质管道内壁裂纹的检测量化方法，包括：获取含裂纹管道的涡流多通道检测信号集；获得缺陷信号数据集；将缺陷信号数据集转化为信号图像数据集；将信号图像数据集输入YOLOv8模型进行训练，获得裂纹缺陷标注模型；计算信号图像数据集中信号的裂纹缺陷信号范围数据；获取裂纹缺陷信号特征值数据集；获得裂纹深度量化值和裂纹长度量化值；确定通道数；获得裂纹宽度量化值。本发明解决了现有技术中手动标注的一致性较差、且使用过程以及适用范围局限性较大的问题。

本发明授权一种钢质管道内壁裂纹的检测量化方法在权利要求书中公布了：1.一种钢质管道内壁裂纹的检测量化方法，该方法由处理器执行，其特征在于，包括：获取含裂纹管道的涡流多通道检测信号集；对涡流多通道检测信号集进行标注，获得缺陷信号数据集；对缺陷信号数据集执行数据清洗，将缺陷信号数据集转化为信号图像数据集，具体为：将缺陷标注数据中的缺陷信号段转换为信号栅格图像；对信号栅格图像执行等长对应处理、缩放处理，获得信号图像数据并形成信号图像数据集；将信号图像数据集输入YOLOv8模型进行训练，获得裂纹缺陷标注模型，其中，所述的YOLOv8模型，基于预训练模型yolov8n.pt获得；基于信号图像数据集和裂纹缺陷标注模型，计算信号图像数据集中信号的裂纹缺陷信号范围数据，具体为：将信号图像数据集输入裂纹缺陷标注模型执行缺陷信号标注，获得信号缺陷标注数据；将涡流多通道检测信号集输入裂纹缺陷标注模型执行缺陷信号标注，获得自动标注数据；基于信号图像数据获取转换比例数据；基于转换比例数据和自动标注数据，计算信号缺陷标注数据的裂纹缺陷信号范围数据；基于裂纹缺陷信号范围数据，获取裂纹缺陷信号特征值数据集；将裂纹缺陷信号特征值数据集输入LightGBM模型进行训练，并基于微小裂纹加权方法对LightGBM模型执行参数调优，获得裂纹深度量化值和裂纹长度量化值；基于涡流多通道检测信号集，确定通道数；将裂纹缺陷信号特征值数据集和通道数输入LightGBM模型进行训练，并基于微小裂纹加权方法对LightGBM模型执行参数调优，获得裂纹宽度量化值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国特种设备检测研究院;陕西省特种设备检验检测研究院，其通讯地址为：100029 北京市朝阳区和平街西苑2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。