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摘要：本发明涉及计算机视觉和材料科学技术领域，尤其涉及基于计算机视觉的新能源材料微观缺陷识别方法及系统，其方法包括：首先通过多模态光学干涉和光声成像技术采集数据，并进行特征对齐和融合；然后对预处理数据进行自适应信号解耦，并通过多尺度迭代反演和网格优化重构缺陷区域；最后，通过迁移学习和多层次反馈优化动态调整模型参数，提升系统的识别精度和适应性；本发明能够准确识别风电材料中的微观缺陷，为设备的维护决策提供科学依据。
主权项：1.一种基于计算机视觉的新能源材料微观缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤：对新能源材料进行多模态光学干涉和光声成像扫描，采集相位干涉数据、偏振光数据和光声数据，并通过多模态特征对齐和多模态特征融合生成多模态响应数据，再对多模态响应数据进行去噪处理和预处理，得到预处理多模态数据；对预处理多模态数据进行稀疏表示的自适应信号解耦，生成异常信号数据，并对异常信号数据进行非线性增强处理和特征归一化处理，得到聚类异常信号数据；通过多尺度迭代反演对聚类异常信号数据进行缺陷区域重构，结合材料物理模型进行自适应网格优化和动态调控，生成最终三维重构数据；对最终三维重构数据进行时空扰动模拟，提取动态特征，并基于关联反演进行多层次反馈优化，得到缺陷演化预测数据；基于缺陷演化预测数据，结合光学特征、声学特征和力学特征，通过多级反馈优化算法和神经网络模型的跨域自适应学习，动态调整神经网络模型的权重和算法参数，以实现系统更新迭代优化。
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百度查询： 山东省科院易达信息科技有限公司 基于计算机视觉的新能源材料微观缺陷识别方法及系统
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