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龙图腾网获悉上海电机学院申请的专利一种基于深度学习的焊件表面二维码喷码恢复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：CN117218025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311202442.X，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于深度学习的焊件表面二维码喷码恢复方法是由陈云霞;黄雷阳;胡海宁;姜钊祥设计研发完成，并于2023-09-18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件表面二维码喷码恢复方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的焊件表面二维码喷码恢复方法。属于工业焊接图像处理技术领域。方法包括以下步骤：步骤1数据准备:收集一批焊件表面反光的二维码图像数据以及对应的清晰的二维码图像数据；步骤2数据预处理：通过多尺度的数据增强，扩充增加步骤1获得的原始数据集的数据量和多样性；步骤3划分数据集：将步骤2预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤4训练集一次标注；步骤5建立深度学习定位模型；步骤6训练集二次标注；步骤7建立深度学习恢复模型；步骤8验证和准确性评估。本发明通过利用深度学习算法对反光的二维码图像进行分析和处理，以实现扫码器对二维码的正确解码。

本发明授权一种基于深度学习的焊件表面二维码喷码恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的焊件表面二维码喷码恢复方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1数据准备: 收集一批焊件表面反光的二维码图像数据以及对应的清晰的二维码图像数据； 步骤2数据预处理： 通过多尺度的数据增强，扩充增加步骤1获得的原始数据集的数据量和多样性，能够适应不同的工业环境与场景； 步骤3划分数据集： 将步骤2预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集； 步骤4训练集一次标注： 对训练集进行标注，标注出光斑、光晕的位置； 步骤5建立深度学习定位模型： 定位模型用于定位光斑、光晕区域；选用目标检测模型YOLOv8，使用步骤4中标注好光斑、光晕位置的训练集对所选模型进行训练，以学习光斑、光晕的特征和位置信息，训练结束后将YOLOv8训练好的best权重文件保存到本地，并把权值模型当作后续的预训练模型； 步骤6训练集二次标注： 对步骤5所定位的光斑、光晕区域再次进行标注，标注二维码数据信息；首先，提取光斑、光晕区域并以点为单位分割为小块，每个小块命名为“crop_x_y”的形式，其中x表示位于二维码中的行号，y表示位于二维码中的列号，同时，根据分割的小块定位到原清晰二维码相同区域获取小块颜色，从而将小块分别存放在“1”、“0”两个文件夹中，其中“1”中存放小块为白色，“0”中存放小块为黑色，两个文件夹中存放的小块对应的二维码光照强度应当相似； 步骤7建立深度学习恢复模型： 对步骤6中“1”、“0”两个文件夹中的图像数据建立深度学习恢复模型，恢复模型用于恢复二维码数据；选用MobileNet轻量级模型，训练恢复模型，提供仅包含光斑、光晕区域的黑白小块，训练结束后将训练结果返回原图像； 步骤8验证和准确性评估。

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