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龙图腾网获悉招商局重工(江苏)有限公司;陕西丝路机器人智能制造研究院有限公司申请的专利基于图像的管焊接头类型识别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：CN116468957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310513923.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图像的管焊接头类型识别方法是由王永强;周文;沙新民;韦刚;夏浩;李尧;杜向鹏;刘君;柴鹏彪设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像的管焊接头类型识别方法在说明书摘要公布了：提供一种基于图像的管焊接头类型识别方法，通过先验数据进行标注和训练深度神经网络,提取学习管焊工件图像数据的接头特征，标定训练得到模型，最后得到高准确率的管焊接头分类模型，完成对管焊接头类型的分类，实现在外部存在干扰较大的情况下可快速输出当前工件的接口类型，提高了接头类型的识别分类的精度和速度，提升了整体焊接效率，对进行类似有弧光、有烟尘的工件形貌特征较为单一的工件接头分类任务时效果有一定的提升。

本发明授权基于图像的管焊接头类型识别方法在权利要求书中公布了：1.基于图像的管焊接头类型识别方法，其特征在于：采集管焊工件的图像数据信息，通过先验数据进行标注和训练深度神经网络,提取学习管焊工件图像数据的接头特征，标定训练得到模型，最后得到高准确率的管焊接头分类模型，完成对管焊接头类型的分类，具体步骤如下： 1数据采集及预处理：采用相机采集管焊工件和烟尘弧光的图像数据，对干扰数据和原始数据按照0.3和0.7的权重进行融合处理，并对图像数据进行射影变换，模拟真实生产中的图像进行数据增强； 2完成预处理后，首先在ResNeXt-50网络的第一个卷积和最后一个卷积模块后添加空间注意力模块，将数据输入ResNeXt-50网络，首先输入特征图做一个基于channel的全局最大池化和全局平均池化的concat操作；然后经过一个卷积降维为1个通道；再经过sigmoid激活函数生成空间注意力特征权重；最后将该特征作为权重和该模块的输入特征相乘输入后续的网络结构继续进行传播，即将上述所提取到的通道数都为1的特征图合并得到一个通道数为2的特征图，具体合并计算公式如下： 上式中，σ为sigmoid激活函数，f为卷积操作，7x7的卷积核尺寸，avgpool为平均池化操作，maxpool为最大池化操作； 3将步骤2中的处理结果输入采用了分组卷积提升性能的ResNeXt-50网络残差块中，并在残差块末端加入CBAM模块结构提升性能；CBAM模块根据通道维度和空间维度依次经通道注意力机制推断注意力图，然后将注意力图与输入特征图相乘以进行自适应特征优化，分别重复3、4、6、3次该模块作为一个阶段，随后堆叠这4个阶段完成网络主体构建； 4完成主体残差网络的输出后再引入一次空间注意力，随后进行全局平均化池，输出该工件接头属于各个类别的概率，数值最大的输出即为最终预测类别，并利用交叉熵计算多分类的损失，计算公式为： 其中J为某个样本的分类损失，pi为该样本的预测值0,1，yi为符号函数，当预测类别正确时为1，否则为0。

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