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龍圖騰網獲悉北京大學申請的專利一種焊縫組合缺陷識別及分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116934737B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311008666.7，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種焊縫組合缺陷識別及分類方法是由陳航;張超;馬蘭;范瑞峰;崔健;劉謀斌;羅琳;王晨設計研發完成，并于2023-08-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種焊縫組合缺陷識別及分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種焊縫組合缺陷識別及分類方法，該方法中，控制模塊控制焊縫缺陷分類模塊根據先驗目標區域圖像對應的先驗特征值和目標特征值，確定當前目標區域圖像與具有至少兩種缺陷的樣本焊縫圖像的先驗目標區域圖像的圖像匹配評價指數，以及根據該圖像匹配評價指數確定出對應焊縫缺陷類別，并生成表示目標工件的焊縫缺陷圖像位置以及對應的焊縫缺陷類別，這有利于使得相關人員能夠便捷地獲悉目標工件的焊縫組合缺陷。本發明公開的焊縫組合缺陷識別及分類方法能夠適用于待檢測焊縫上具有至少兩種缺陷的組合缺陷的應用場景。

本發明授權一種焊縫組合缺陷識別及分類方法在權利要求書中公布了：1.一種焊縫組合缺陷識別及分類方法，其特征在于，所述方法應用于焊縫缺陷檢測系統中，所述焊縫缺陷檢測系統包括控制模塊、實時圖像獲取模塊、圖像分析模塊、焊縫缺陷分類模塊以及檢測結果生成模塊，所述實時圖像獲取模塊、圖像分析模塊、焊縫缺陷分類模塊以及檢測結果生成模塊分別與所述控制模塊電連接，所述控制模塊用于控制所述實時圖像獲取模塊、圖像分析模塊、焊縫缺陷分類模塊以及檢測結果生成模塊運作， 所述方法包括： 所述控制模塊控制所述實時圖像獲取模塊獲取目標工件的焊縫實時圖像； 所述控制模塊控制所述圖像分析模塊對所述焊縫實時圖像基于深度學習算法執行關于焊縫缺陷的目標圖像識別操作，以確定當前焊縫缺陷圖像對應的當前目標區域圖像； 所述控制模塊控制所述圖像分析模塊對所述當前目標區域圖像執行圖像特征提取的操作，以確定所述當前目標區域圖像的像素點對應的當前目標特征值； 所述控制模塊控制所述焊縫缺陷分類模塊根據先驗目標區域圖像對應的先驗特征值和所述當前目標特征值，確定所述當前目標區域圖像與所述先驗目標區域圖像的圖像匹配評價指數，其中，所述先驗目標區域圖像為預先制作的先驗目標區域圖像集當中的圖像，所述先驗目標區域圖像為具有至少兩種缺陷的樣本焊縫的圖像； 所述控制模塊控制所述焊縫缺陷分類模塊根據所述圖像匹配評價指數確定所述當前目標區域圖像對應的焊縫缺陷類別； 所述控制模塊控制檢測結果生成模塊生成第一檢測結果，所述第一檢測結果包括目標工件的焊縫缺陷圖像位置以及對應的焊縫缺陷類別，其中，所述焊縫缺陷圖像位置與所述當前目標區域圖像在所述焊縫實時圖像中的位置對應； 所述控制模塊控制所述焊縫缺陷分類模塊根據先驗目標區域圖像對應的先驗特征值和所述目標特征值，確定所述當前目標區域圖像與所述先驗目標區域圖像的圖像匹配評價指數的過程中，采用的算法如下； , 式中，表示當前目標區域圖像與先驗目標區域圖像的圖像匹配評價指數，表示當前目標區域圖像的像素點的行數，表示當前目標區域圖像的像素點的列數，表示當前目標區域圖像的某個像素點所在的行的序號，表示當前目標區域圖像的某個像素點所在的列的序號，表示當前目標區域圖像的第行第列的像素點對應的當前目標特征值，表示的均值，表示先驗目標區域圖像的像素點的行數，表示先驗目標區域圖像的像素點的列數，表示先驗目標區域圖像的某個像素點所在的行的序號，表示先驗目標區域圖像的某個像素點所在的列的序號，表示先驗目標區域圖像的第行第列的像素點對應的先驗特征值，表示的均值。

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