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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种焊缝组合缺陷识别及分类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：CN116934737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202311008666.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种焊缝组合缺陷识别及分类方法是由陈航;张超;马兰;范瑞峰;崔健;刘谋斌;罗琳;王晨设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种焊缝组合缺陷识别及分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种焊缝组合缺陷识别及分类方法，该方法中，控制模块控制焊缝缺陷分类模块根据先验目标区域图像对应的先验特征值和目标特征值，确定当前目标区域图像与具有至少两种缺陷的样本焊缝图像的先验目标区域图像的图像匹配评价指数，以及根据该图像匹配评价指数确定出对应焊缝缺陷类别，并生成表示目标工件的焊缝缺陷图像位置以及对应的焊缝缺陷类别，这有利于使得相关人员能够便捷地获悉目标工件的焊缝组合缺陷。本发明公开的焊缝组合缺陷识别及分类方法能够适用于待检测焊缝上具有至少两种缺陷的组合缺陷的应用场景。

本发明授权一种焊缝组合缺陷识别及分类方法在权利要求书中公布了：1.一种焊缝组合缺陷识别及分类方法，其特征在于，所述方法应用于焊缝缺陷检测系统中，所述焊缝缺陷检测系统包括控制模块、实时图像获取模块、图像分析模块、焊缝缺陷分类模块以及检测结果生成模块，所述实时图像获取模块、图像分析模块、焊缝缺陷分类模块以及检测结果生成模块分别与所述控制模块电连接，所述控制模块用于控制所述实时图像获取模块、图像分析模块、焊缝缺陷分类模块以及检测结果生成模块运作， 所述方法包括： 所述控制模块控制所述实时图像获取模块获取目标工件的焊缝实时图像； 所述控制模块控制所述图像分析模块对所述焊缝实时图像基于深度学习算法执行关于焊缝缺陷的目标图像识别操作，以确定当前焊缝缺陷图像对应的当前目标区域图像； 所述控制模块控制所述图像分析模块对所述当前目标区域图像执行图像特征提取的操作，以确定所述当前目标区域图像的像素点对应的当前目标特征值； 所述控制模块控制所述焊缝缺陷分类模块根据先验目标区域图像对应的先验特征值和所述当前目标特征值，确定所述当前目标区域图像与所述先验目标区域图像的图像匹配评价指数，其中，所述先验目标区域图像为预先制作的先验目标区域图像集当中的图像，所述先验目标区域图像为具有至少两种缺陷的样本焊缝的图像； 所述控制模块控制所述焊缝缺陷分类模块根据所述图像匹配评价指数确定所述当前目标区域图像对应的焊缝缺陷类别； 所述控制模块控制检测结果生成模块生成第一检测结果，所述第一检测结果包括目标工件的焊缝缺陷图像位置以及对应的焊缝缺陷类别，其中，所述焊缝缺陷图像位置与所述当前目标区域图像在所述焊缝实时图像中的位置对应； 所述控制模块控制所述焊缝缺陷分类模块根据先验目标区域图像对应的先验特征值和所述目标特征值，确定所述当前目标区域图像与所述先验目标区域图像的图像匹配评价指数的过程中，采用的算法如下； , 式中，表示当前目标区域图像与先验目标区域图像的图像匹配评价指数，表示当前目标区域图像的像素点的行数，表示当前目标区域图像的像素点的列数，表示当前目标区域图像的某个像素点所在的行的序号，表示当前目标区域图像的某个像素点所在的列的序号，表示当前目标区域图像的第行第列的像素点对应的当前目标特征值，表示的均值，表示先验目标区域图像的像素点的行数，表示先验目标区域图像的像素点的列数，表示先验目标区域图像的某个像素点所在的行的序号，表示先验目标区域图像的某个像素点所在的列的序号，表示先验目标区域图像的第行第列的像素点对应的先验特征值，表示的均值。

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