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龍圖騰網(wǎng)獲悉無錫市新峰管業(yè)有限公司申請的專利基于紅外熱成像和深度學習的焊縫缺陷檢測系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120388016B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510875288.5，技術領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權基于紅外熱成像和深度學習的焊縫缺陷檢測系統(tǒng)及方法是由薛星;孫赫;王聰設計研發(fā)完成，并于2025-06-27向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于紅外熱成像和深度學習的焊縫缺陷檢測系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于焊接檢測技術領域，本發(fā)明公開了基于紅外熱成像和深度學習的焊縫缺陷檢測系統(tǒng)及方法，包括：數(shù)據(jù)采集處理模塊：采集焊縫熱成像數(shù)據(jù)，對焊縫熱成像數(shù)據(jù)進行增強預處理，獲得強化熱度圖；自適應分割模塊：對強化熱度圖進行自適應分割，獲得焊縫區(qū)域圖；缺陷特征提取模塊：對焊縫區(qū)域圖進行稀疏特征提取，獲得焊縫特征；模型構(gòu)建模塊：基于焊縫缺陷特征和缺陷標簽構(gòu)建焊縫缺陷檢測模型，基于構(gòu)建好的焊縫缺陷檢測模型對焊縫進行缺陷檢測，獲得精確的檢測結(jié)果；確保了檢測過程的高效性和實時性，提高了焊縫缺陷檢測的精度。

本發(fā)明授權基于紅外熱成像和深度學習的焊縫缺陷檢測系統(tǒng)及方法在權利要求書中公布了：1.基于紅外熱成像和深度學習的焊縫缺陷檢測方法，其特征在于，包括： S1、采集焊縫熱成像數(shù)據(jù)，對焊縫熱成像數(shù)據(jù)進行增強預處理，獲得強化熱度圖； S2、對強化熱度圖進行自適應分割，獲得焊縫區(qū)域圖； S3、對焊縫區(qū)域圖進行稀疏特征提取，獲得焊縫特征； S4、基于焊縫缺陷特征和缺陷標簽構(gòu)建焊縫缺陷檢測模型，基于構(gòu)建好的焊縫缺陷檢測模型對焊縫進行缺陷檢測，獲得精確的檢測結(jié)果； 所述對強化熱度圖進行自適應分割的方式包括： 以強化熱度圖的左下角作為像素圖坐標的原點，以強化熱度圖中像素的橫向索引作為像素圖坐標的橫向坐標值，以強化熱度圖中像素的縱向索引作為像素圖坐標的縱向坐標值，將強化熱度圖中的每個像素映射至像素圖坐標；基于圖坐標對強化熱度圖中的像素進行像素梯度計算，獲得像素梯度值；預設焊縫點選擇窗口，基于焊縫點選擇窗口以強化熱度圖的左上角作為起始點對焊縫點選擇窗口進行無覆蓋移動，將焊縫點選擇窗口內(nèi)的像素記作窗口像素，對每次無覆蓋移動后的窗口像素計算梯度標記閾值和像素標記閾值；預設初始焊點集合，初始化初始焊點集合為空，基于梯度標記閾值和像素標記閾值對窗口像素進行雙重篩選，將窗口像素的像素梯度值大于或等于梯度標定閾值且窗口像素的像素值大于或等于像素標記閾值的窗口像素計入初始焊點集合； 基于初始焊點集合中的像素對像素圖坐標進行二值映射，將初始焊點集合中的像素在像素圖坐標中對應的位置標記為值一，像素圖坐標中的其余位置標記為零，獲得二值映射圖，預設擴展窗口，基于擴展窗口對二值映射圖中的各個像素進行窗口腐蝕，獲得腐蝕二值圖，進行窗口腐蝕的方式包括：對于選定的像素，基于擴展窗口，以選定的像素作為擴展窗口的腐蝕中心，擴展窗口中框定的其它像素作為腐蝕邊緣，當任一腐蝕邊緣的值為零時，腐蝕中心的值為零，當所有腐蝕邊緣的值為一時，腐蝕中心的值為一；基于擴展窗口對腐蝕二值圖中的各個像素進行窗口膨脹，獲得膨脹二值圖，進行窗口膨脹的方式包括：對于選定的像素，基于擴展窗口，以選定的像素作為擴展窗口的膨脹中心，擴展窗口中框定的其它像素作為膨脹邊緣，當任一膨脹邊緣的值為一時，像素中心的值為一，當所有窗口邊緣的值為零時，像素中心的值為零；基于膨脹二值圖，以膨脹二值圖中值為一最密集的區(qū)域?qū)娀療岫葓D進行分割，獲得焊縫區(qū)域圖。

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