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龙图腾网恭喜长春工业大学申请的专利一种金属构件缺陷类型检测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：CN119757376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202510268817.5，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种金属构件缺陷类型检测方法是由林京君设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种金属构件缺陷类型检测方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种金属构件缺陷类型检测方法，包括：制备具有不同缺陷类型的金属构件缺陷样品和金属构件无缺陷样品，以构建样品集；向每一个样品的多个特定位置处发射脉冲激光，并同时采集该样品的等离子体图像和LIBS光谱；针对在该样品同一特定位置处采集的等离子体图像和LIBS光谱，分别提取等离子体图像特征和LIBS光谱特征，以得到该样品各特定位置处的融合特征，以及该样品的融合特征趋势；基于各样品的融合特征趋势和缺陷类型，利用线性判别分析法，构建缺陷识别模型；采集待检测金属构件的多个目标位置处的等离子体图像和LIBS光谱，以得到融合特征趋势，并利用缺陷识别模型检测缺陷类型。该方法通过结合等离子体图像特征能够提高缺陷类型的检测性能。

本发明授权一种金属构件缺陷类型检测方法在权利要求书中公布了：1.一种金属构件缺陷类型检测方法，其特征在于，所述方法包括：制备具有不同缺陷类型的金属构件缺陷样品和金属构件无缺陷样品，以构建样品集；其中，所述缺陷类型包括：裂缝、坑洞和凸起；针对每一个样品，向该样品的多个位置处发射脉冲激光，并同时采集该样品的等离子体图像和LIBS光谱；针对在该样品同一位置处采集的等离子体图像和LIBS光谱，分别提取等离子体图像特征和LIBS光谱特征，以得到该样品各位置处的融合特征；基于该样品各位置处的融合特征，得到该样品的融合特征趋势；基于各样品的融合特征趋势和缺陷类型，利用线性判别分析法，构建缺陷识别模型；采集待检测金属构件的多个目标位置处的等离子体图像和LIBS光谱，以得到所述待检测金属构件的融合特征趋势，并利用所述缺陷识别模型检测所述待检测金属构件的缺陷类型。

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