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龙图腾网获悉宁德思客琦智能装备有限公司申请的专利一种基于深度学习的焊缝缺陷检测方法及系统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：CN119884936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510345265.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于深度学习的焊缝缺陷检测方法及系统是由付文辉;唐展智;高松斌;缪恒;陈欣荣设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的焊缝缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的焊缝缺陷检测方法及系统，涉及金属焊接领域，包括如下步骤：接收焊缝的超声波信号和所述焊缝的图像信息；所述超声波信号包括一维UT波形信号；基于所述一维UT波形信号提取所述焊缝的时间特征，基于所述时间特征预测所述焊缝的缺陷类别的第一概率；基于所述图像信息提取所述焊缝的空间特征；基于所述空间特征预测所述焊缝的缺陷类别的第二概率；基于软投票组合所述第一概率和所述第二概率计算缺陷类别的第三概率，基于所述第三概率确定所述焊缝的缺陷类别。

本发明授权一种基于深度学习的焊缝缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的焊缝缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、接收焊缝的超声波信号和所述焊缝的图像信息；所述超声波信号包括一维UT波形信号； S2、基于所述一维UT波形信号提取所述焊缝的时间特征，所述时间特征包括所述一维UT波形信号的波形图中峰值的时间位置和形状，基于所述时间位置和缺陷深度解析出缺陷的位置，并基于所述缺陷的位置和峰值的形状预测所述焊缝的缺陷类别的第一概率，其中，缺陷深度的计算如下式所示：，是超声波的传播距离，，是检测角度，是超声波的传播速度，是超声波的传播时间； 基于所述图像信息提取所述焊缝的空间特征；基于所述空间特征预测所述焊缝的缺陷类别的第二概率；所述基于所述空间特征预测所述焊缝的缺陷类别的第二概率包括：基于滑动窗口对焊缝的立体扫描图像进行裁剪与采样操作，并将处理后的立体扫描图像的空间特征输入至Softmax中获得裂纹、未焊透、未熔合和气孔中每一种缺陷类别的概率；所述基于所述缺陷的位置和峰值的形状预测所述焊缝的缺陷类别的第一概率，包括： 沿着一维UT波形信号的波形图的时间轴上有效峰值的时间位置和形状，将其归一化至0到1的范围，经过多个包含一维卷积层、激活层、池化层和丢弃层的一维卷积块，提取一维UT波形信号的全局特征、局部特征和次局部特征所对应的特征向量后，对其进行拼接，最后利用softmax得到所述焊缝的缺陷类别的第一概率，其中，全局特征是整个一维UT波形信号的时间特征，局部特征是缺陷段的一维UT波形信号的时间特征，次局部特征是缺陷段前后的一维UT波形信号的时间特征；所述一维卷积块的滤波器大小为，丢弃层的参数设置为0.5，滤波器的个数分别是、、和； S3、基于软投票模型组合所述第一概率和所述第二概率，以计算缺陷类别的第三概率，基于所述第三概率确定所述焊缝的缺陷类别。

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