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龙图腾网获悉嘉兴视联智能科技股份有限公司;嘉兴大学申请的专利一种焊点视觉检测分类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：CN119540663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510100339.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种焊点视觉检测分类方法及系统是由周振峰;徐晓华;袁嘉良;杨俊;李家宝;周毅;李青林设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种焊点视觉检测分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及焊点视觉检测识别技术领域，具体涉及焊点视觉检测分类方法及系统。本发明公开的焊点视觉检测分类方法，获取原始图像数据，预处理得到标准图像数据；通过边缘检测算法提取焊点几何特征，基于标准图像数据和几何特征构建数据集；构建神经网络模型，对标准图像数据进行特征提取，以及对几何特征进行结构化，并将提取后的特征与结构化后的几何特征进行融合形成特征向量，对焊点进行分类；基于数据集，对神经网络模型进行训练；通过训练后神经网络模型对焊点进行检测分类。本发明对焊点进行全面准确的分类，对焊点实时检测，焊点缺陷自动全面检测分类，检测分类精度高，适应焊点表面的复杂反光条件，降低误检和漏检概率，鲁棒性好的优点。

本发明授权一种焊点视觉检测分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种焊点视觉检测分类方法，其特征在于，至少包括如下步骤： 获取包含焊点反光的原始图像数据，并进行预处理得到标准图像数据，具体的，基于焊点的反光特性，通过编码方式动态调节红、绿、蓝三种颜色LED灯的角度和亮度，控制工业相机在流水线上对每个焊点进行逐一拍摄，获取包含焊点反光的原始图像数据； 通过边缘检测算法提取所述标准图像数据中焊点的几何特征，包括： 通过Canny边缘检测算法，获取所述标准图像数据中焊点的边缘点； 通过霍夫圆变换得到最符合所述边缘点分布的圆参数，所述圆参数包括圆心坐标,以及圆半径r； 基于所述圆参数以及所述边缘点分布，提取所述焊点的几何特征； 所述焊点的几何特征包括边缘连续性、焊点面积S、焊点周长C以及圆形度e； 通过所述边缘点分布，对所述焊点的边缘连续性进行判断，若边缘点分布连续，则判断所述焊点边缘连续，否则判断所述焊点边缘不连续； 通过所述边缘点分布，计算边缘内的像素点个数作为所述焊点面积S； 通过所述圆参数的半径，计算所述焊点周长C； 通过所述焊点面积S和所述焊点周长C，计算所述圆形度e，具体采用如下计算方法： 并基于所述标准图像数据和对应的几何特征构建带有标签的数据集，具体的，基于所述边缘点连续性，对所述焊点状态进行判断，若焊点边缘不连续，则将对应的所述标准图像数据和几何特征建立虚焊或漏焊的标签； 若焊点边缘连续，则通过所述焊点面积S，对所述焊点状态进行判断，若所述焊点面积S位于标准焊点面积参数范围之外，则将对应的所述标准图像数据和几何特征建立炸焊的标签； 若所述焊点面积S位于标准焊点面积参数范围之内，则通过所述圆形度e，对所述焊点状态进行判断，若所述圆形度e位于标准焊点圆形度参数范围之外，则将对应的所述标准图像数据和几何特征建立飞焊的标签； 若所述圆形度e位于标准焊点圆形度参数范围之内，则将对应的所述标准图像数据和几何特征建立正常的标签； 构建用于焊点检测分类的神经网络模型，所述神经网络模型用于对所述标准图像数据进行深度特征提取，以及对所述标准图像数据对应的几何特征进行结构化，并将提取后的特征与结构化后的几何特征进行融合形成特征向量，基于所述特征向量对焊点进行分类； 基于带有标签的所述数据集，对所述神经网络模型进行训练； 通过训练后的所述神经网络模型对焊点进行检测分类。

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