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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于形状位置感知和均衡采样的小径管焊接缺陷检测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：CN116721080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310687369.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于形状位置感知和均衡采样的小径管焊接缺陷检测方法是由石陆魁;白佳鹏;张军;杨博;吉振鹏设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于形状位置感知和均衡采样的小径管焊接缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于形状位置感知和均衡采样的小径管焊接缺陷检测方法，利用ResNeXt101网络对小径管焊接图像进行特征提取，在特征提取过程中通过基于形状和位置感知的融合注意力模块增强ResNeXt101网络对缺陷全局特征和形状信息的关注；将ResNeXt101网络第二～五卷积阶段输出的特征图C22～C55输入到权重特征金字塔网络中，得到融合权重特征图H33～H55；再将特征图C22～C55与融合权重特征图H33～H55进行特征融合，得到特征图P22～P55；将特征图P22～P55输入到区域生成网络中进行第一次预测，得到候选框；候选框在检测头模块中进行正、负样本均衡采样，并进行第二次预测，得到缺陷的类别和位置信息。该方法避免延伸区域较广的特征被分割为几部分，同时保证了同一张图片中不同尺度目标正样本数量的均衡性。

本发明授权基于形状位置感知和均衡采样的小径管焊接缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于形状位置感知和均衡采样的小径管焊接缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 第一步、获取小径管焊接图像； 第二步、构建缺陷检测模型，缺陷检测模型利用ResNeXt101网络对小径管焊接图像进行特征提取，ResNeXt101网络的相邻两个卷积阶段之间嵌入一个基于形状和位置感知的融合注意力模块，用于增强ResNeXt101网络对缺陷全局特征和形状信息的关注；基于形状和位置感知的融合注意力模块分为位置信息感知和形状信息感知两个分支，在位置信息感知分支中，分别对输入特征图X进行3×3卷积操作，得到特征图X1、X2和X3；特征图X1经过重构和转置操作得到特征图M1，特征图X2和X3分别经过重构操作得到特征图M2和M3；将特征图M1和M2进行相乘，再进行归一化，得到位置关联特征图S；特征图M3与位置关联特征图S相乘，得到特征图S'；特征图S'经过重构操作后，再与输入特征图X相加，得到位置信息感知特征图Y1；在形状信息感知分支中，输入特征图X在通道维度进行最大池化和平均池化，得到特征图Z1和Z2；将特征图Z1和Z2在通道维度进行拼接后经过全连接层，再在通道维度进行分割，得到特征图Z1'和Z2'；将特征图Z1'和Z2'进行逐元素相加，再经过激活操作，得到特征图K；特征图K与输入特征图X相乘，得到形状信息感知特征图Y2；最后，将位置信息感知特征图Y1和形状信息感知特征图Y2相加，得到基于形状和位置感知的融合注意力模块的输出特征图； 将ResNeXt101网络第二～五卷积阶段输出的特征图C2～C5输入到权重特征金字塔网络中，得到融合权重特征图H3～H5；再将特征图C2～C5与融合权重特征图H3～H5进行特征融合，得到特征图P2～P5；将特征图P2～P5输入到区域生成网络中进行第一次预测，得到候选框；候选框在检测头模块中进行正、负样本均衡采样，并进行第二次预测，得到缺陷的类别和位置信息； 第三步、利用检测头模块生成的样本集合对缺陷检测模型进行训练，并将训练后的缺陷检测模型用于小径管焊接缺陷检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北工业大学，其通讯地址为：300130 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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