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龙图腾网获悉杭州腾聚科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的工业视觉识别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：CN120339964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510806752.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于深度学习的工业视觉识别方法及系统是由周峰;金湘波;郑诚;陈龙飞;徐进;朱文韬;曹潇萍设计研发完成，并于2025-06-17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工业视觉识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于质量检测技术领域，本发明公开了一种基于深度学习的工业视觉识别方法及系统；其方法包括：通过多角度图像获取、多尺度降噪优化及焊点特征增强处理，构建高质量的焊接图像序列；采用自适应特征提取和跨尺度特征融合技术，生成融合焊接特征张量；利用注意力机制增强和自动分割技术，实现焊点区域的精确提取和微观缺陷增强识别；结合历史焊接质量评估数据，进行动态特征关联分析，构建质量评估模型；通过多维度缺陷类型识别和自适应质量等级评估，建立焊接质量诊断策略；最终实现焊点缺陷的动态质量预测和实时监控。本发明实现了焊接质量的精准评估和实时监控，有效降低了质量成本和返工率。

本发明授权一种基于深度学习的工业视觉识别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工业视觉识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取芯线焊接多角度图像数据集；对芯线焊接多角度图像数据集进行多尺度降噪优化，并进行焊点特征增强处理，得到增强型芯线焊接图像序列；其中，所述焊点特征增强处理包括：对降噪图像数据进行多方向梯度计算，得到焊点边缘梯度特征； 根据焊点边缘梯度特征进行边缘候选区域提取，得到焊点边缘候选区域； 对焊点边缘候选区域进行边缘连续性分析，生成边缘连续性评分； 基于边缘连续性评分对降噪图像数据进行参数化边缘增强处理，以生成边缘锐化参数范围； 基于边缘锐化参数范围对降噪图像数据进行自适应锐化处理，标记关键边缘特征点； 对关键边缘特征点进行非线性边缘增强优化，以生成边缘增强图像数据； 步骤S2：对增强型芯线焊接图像序列进行自适应特征提取，生成多层次焊接特征图谱；对多层次焊接特征图谱进行跨尺度特征融合，生成融合焊接特征张量； 步骤S3：对融合焊接特征张量进行焊点区域自动分割，得到焊点区域特征矩阵；对焊点区域特征矩阵进行微观缺陷增强识别，得到焊点缺陷特征空间； 步骤S4：获取历史焊接质量评估数据及对应图像标注数据；对历史焊接质量评估数据进行缺陷类型分布分析，生成缺陷类型分布图谱；对缺陷类型分布图谱进行动态特征关联分析，以生成焊接质量评估特征；对焊接质量评估特征进行多层次神经网络训练，构建焊接质量评估模型； 所述动态特征关联分析包括：基于缺陷类型分布图谱提取多种缺陷特征参数； 根据多种缺陷特征参数对历史焊接质量评估数据进行缺陷严重程度计算，以得到缺陷严重度指标； 对缺陷类型分布图谱进行缺陷空间分布分析，得到缺陷空间分布特征； 根据缺陷严重度指标对缺陷空间分布特征进行相关性分析，得到缺陷关联特征数据； 基于缺陷类型分布图谱识别焊接工艺参数影响因素； 基于所述工艺参数影响因素进行缺陷成因关联分析，得到工艺参数关联数据； 对工艺参数关联数据及缺陷关联特征数据进行动态特征融合分析，以生成焊接质量评估特征； 步骤S5：利用焊接质量评估模型对焊点缺陷特征空间进行多维度缺陷类型识别，并进行自适应质量等级评估，构建焊接质量诊断策略； 步骤S6：基于焊接质量诊断策略对焊点缺陷特征空间进行动态质量预测，构建芯线焊接质量实时监控模型。

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