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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种面向多源噪声环境的多层多道焊缝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：CN119540638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411677836.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种面向多源噪声环境的多层多道焊缝识别方法及系统是由袁明新;张升;马韬;梁乐;陈卫彬;孙力;申燚;王占光设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多源噪声环境的多层多道焊缝识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向多源噪声环境的多层多道焊缝识别方法及系统，该方法包括：构建多层多道焊缝数据集，对数据集中的焊缝图像数据标注后按比例划分；以LSEGN模型为基础，融合多个双通道注意力模块；以具有双通道注意力模块的LSEGN模型为基础，引入轻量特征融合模块，得到改进的LSEGN模型；引入组合损失函数；对改进的LSEGN模型训练；优化模型的训练结果，得到焊缝识别模型；对焊缝识别模型进行测试；对焊缝识别模型进行性能评价；利用焊缝识别模型进行焊缝识别。本发明的方法能够在飞溅、电弧、杂质与模糊等多源噪声干扰下，实现对多层多道焊缝的精准识别，为焊接过程中的工艺优化和焊缝跟踪提供更加准确的焊缝特征信息。

本发明授权一种面向多源噪声环境的多层多道焊缝识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向多源噪声环境的多层多道焊缝识别方法，其特征在于，包括： 通过图像采集系统获取工件上的焊缝图像数据，形成多层多道焊缝数据集，对多层多道焊缝数据集中的焊缝图像数据进行标注后按比例划分为训练集和测试集； 以LSEGN模型为基础，融合多个双通道注意力模块，得到具有双通道注意力模块的LSEGN模型，包括： 在LSEGN模型主干部分的Conv2-2、Conv3-3、Conv4-3、Conv5-3、Conv6-3输出端分别接入一个双通道注意力模块，并通过GCP和LFP得到更新后的权重模型，该更新后的权重模型作为具有双通道注意力模块的LSEGN模型，包括： 对于LSEGN模型中主干部分的Conv2-2、Conv3-3、Conv4-3、Conv5-3、Conv6-3层的输出，分别作为双通道注意力模块的输入、、、、，采用GCP得到其全局上下文信息、、、、； 对于LSEGN模型中主干部分的Conv2-2、Conv3-3、Conv4-3、Conv5-3、Conv6-3层的输出，分别作为双通道注意力模块的输入、、、、，采用LFP得到其局部特征信息、、、、； 将全局上下文信息、、、、和局部特征信息、、、、分别与主干部分的Conv2-2、Conv3-3、Conv4-3、Conv5-3、Conv6-3层的输出、、、、进行相乘后再相加，获得更新后的权重模型、、、、，处理过程如下： ；其中，双通道注意力模块用于飞溅、电弧噪声干扰下主干网络的权重自适应更新； 以具有双通道注意力模块的LSEGN模型为基础，引入轻量特征融合模块，得到改进的LSEGN模型；其中，轻量特征融合模块用于加强对多层次特征的深度挖掘； 引入DiceLoss和BoundaryLoss组合损失函数，DiceLoss和BoundaryLoss组合损失函数用于处理焊缝分类中的样本类别不平衡与焊缝过拟合问题； 利用训练集对改进的LSEGN模型进行训练；利用DiceLoss和BoundaryLoss组合损失函数来优化模型的训练过程，得到焊缝识别模型；利用测试集对焊缝识别模型进行测试；对焊缝识别模型进行性能评价； 利用经过测试的焊缝识别模型进行工件焊接过程中的焊缝识别。

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