北京
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国家知识产权局信息显示，东莞职业技术学院;广州赛度智能科技有限公司申请一项名为“基于深度学习的缺陷目标检测方法”的专利，公开号CN122487503A，申请日期为2026年5月。
专利摘要显示，本发明涉及无损检测与深度学习交叉技术领域，具体涉及基于深度学习的缺陷目标检测方法，该方法针对换向器缺陷检测需求，首先对被测换向器施加多组不同幅值与频率的匹配型物理激励脉冲，采集时序响应图像并构建多维响应数据张量；再通过深度强化学习构建的激励决策网络，以互信息最大化为准则动态筛选最优激励参数，迭代采集获得最终多维响应数据；最终通过物理场重构网络提取各像素的非线性响应指纹特征，与无缺陷理论响应基准匹配，完成缺陷定位与分类。本发明无需依赖换向器外观形态检测，通过自适应激励提升缺陷特征区分度，可实现换向器潜在缺陷的高精度无损检测。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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