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龙图腾网获悉深圳市通元慧视科技有限公司申请的专利一种焊接缺陷识别方法、装置、设备及存储介质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：CN114140463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202111507910.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种焊接缺陷识别方法、装置、设备及存储介质是由张鑫;刘玉林设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种焊接缺陷识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种焊接缺陷识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取焊接扫描图像样本，并进行焊接缺陷标注，从标注后的图像样本中划分出训练集；构建具有随机多尺度模块的深度神经网络模型；随机多尺度模块包括空洞卷积，空洞卷积引入的超参数空洞率为服从均匀分布的变量用于提取随机尺度特征；使用训练集训练深度神经网络模型；利用训练完成的深度神经网络模型对待测焊接扫描图像进行焊接缺陷的识别。上述方法主要针对焊接缺陷尺度多样的特性，增强了深度神经网络模型对焊接缺陷特征的提取能力，提高了深度神经网络模型在真实应用场景下的焊接缺陷自动识别性能，进而更好地提升了焊接缺陷识别的准确率。

本发明授权一种焊接缺陷识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种焊接缺陷识别方法，其特征在于，包括： 获取焊接扫描图像样本，并进行焊接缺陷标注，从标注后的图像样本中划分出训练集和测试集； 构建具有随机多尺度模块的深度神经网络模型；所述随机多尺度模块包括空洞卷积，所述空洞卷积引入的超参数空洞率为服从均匀分布的变量，用于提取随机尺度特征；所述变量为随机变量；所述空洞卷积的计算公式为： ； 其中，表示二维卷积核，上标l表示所述深度神经网络模型的第l层，表示第l层的输出，标量P和Q分别表示卷积核的宽与高，p和q分别表示卷积核在宽与高的方向上的坐标索引，表示第l+1层的i,j位置的净输入；其中卷积核在输入数据上沿宽与高的方向上进行滑动； 使用所述训练集训练所述深度神经网络模型，包括：从均匀分布中采样得到所述变量；为均匀分布的下界，为均匀分布的上界；所述变量在均匀分布的上界与下界中随机取值；将所述变量代入所述空洞卷积的计算公式中执行前向计算，提取出所述训练集的随机尺度特征； 其中，在均匀分布中，上界和下界的区间与所述训练集的样本数量呈反比；或，上界和下界的区间与各类待识别缺陷的空间尺度的差异呈正比； 使用所述测试集对训练完成的所述深度神经网络模型进行测试，包括：将所述变量遍历，分别执行前向计算，提取出多个所述测试集的随机尺度特征；融合提取出的多个随机尺度特征，得到融合后的测试结果；测试阶段的计算流程如下： ； 其中，n表示从中的采样值，表示空洞率为n时得到的特征，最后将遍历得到的多个特征进行融合，得到最终结果； 利用训练完成的所述深度神经网络模型对待测焊接扫描图像进行焊接缺陷的识别。

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