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龙图腾网获悉山东省博兴县唐盛新型材料有限公司申请的专利基于机器视觉的镀锌板焊缝缺陷检测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：CN120612323B 。

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：202510771091.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的镀锌板焊缝缺陷检测方法及系统是由朱庆宝;侯尧林设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的镀锌板焊缝缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器视觉的镀锌板焊缝缺陷检测方法及系统，涉及焊缝缺陷检测技术领域，包括以下步骤：采集镀锌板焊缝缺陷检测数据，对所述镀锌板图像数据进行特征提取，获取焊缝缺陷检测机器视觉特征数据，并对镀锌板焊缝缺陷检测过程中光学适配性进行解析与应对，进而分别对镀锌板焊缝尺度缺陷等级、镀锌板焊缝热裂纹缺陷等级、镀锌板焊缝冷裂纹缺陷等级和镀锌板焊缝缺陷残留等级进行评估与输出，本发明所述方法中的光学适配解析模型构建技术、基于机器视觉的镀锌板焊缝缺陷检测技术与现代信息技术紧密结合，增强了基于机器视觉的镀锌板焊缝缺陷检测过程中的智能化程度，实现了从数据采集、特征提取到缺陷等级评估的全流程自动化与精准化。

本发明授权基于机器视觉的镀锌板焊缝缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的镀锌板焊缝缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集镀锌板焊缝缺陷检测数据，所述镀锌板焊缝缺陷检测数据包括镀锌板光学监测数据、焊缝缺陷检测环境数据和镀锌板图像数据； 对所述镀锌板图像数据进行特征提取，获取焊缝缺陷检测机器视觉特征数据，所述焊缝缺陷检测机器视觉特征数据包括镀锌板焊缝光学数据、镀锌板焊缝尺度数据和镀锌板焊缝缺陷数目数据，并将所述镀锌板焊缝光学数据整合至所述镀锌板光学监测数据中； 结合整合后的所述镀锌板光学监测数据与随机森林算法，构建光学适配解析模型，输出相应的光学适配指数，进而采取相应措施解决镀锌板焊缝缺陷检测过程中光学适配性问题； 通过所述镀锌板焊缝尺度数据，采用卷积神经网络算法，构建镀锌板焊缝尺度缺陷检测模型，获取相应的尺度缺陷系数，进而评估镀锌板焊缝尺度缺陷等级； 利用所述镀锌板焊缝尺度数据，计算热裂纹评估比值和冷裂纹评估系数，进而评估镀锌板焊缝热裂纹缺陷等级和镀锌板焊缝冷裂纹缺陷等级；根据所述镀锌板焊缝缺陷数目数据，评估镀锌板焊缝缺陷残留等级； 通过整合后的所述镀锌板光学监测数据与所述焊缝缺陷检测环境数据，采用多元线性回归算法，构建镀锌板焊缝缺陷种类等级校正模型，输出相应的镀锌板焊缝缺陷种类等级校正系数，进而对所述镀锌板焊缝尺度缺陷等级、所述镀锌板焊缝热裂纹缺陷等级、所述镀锌板焊缝冷裂纹缺陷等级和所述镀锌板焊缝缺陷残留等级进行校正； 综合所述镀锌板焊缝尺度缺陷等级、所述镀锌板焊缝热裂纹缺陷等级、所述镀锌板焊缝冷裂纹缺陷等级和所述镀锌板焊缝缺陷残留等级，生成基于机器视觉的镀锌板焊缝缺陷检测数据报表； 将整合后的镀锌板光学监测数据综合转换成第一训练集和第一测试集，该第一训练集和第一测试集的比例为7:3，结合随机森林算法，将第一训练集数据作为输入，将光学适配指数作为输出，学习镀锌板镀层表面的镜面反射率、镀锌板镀层厚度、述镀锌板镀层温度、焊缝区域灰度值、光斑区域灰度值、光斑区域灰度标准差、焊缝R01像素平均值、边缘像素值、镀锌板的焊缝缺陷检测图像熵值与光学适配指数之间的非线性关系，训练光学适配解析模型； 将第一测试集数据输入至光学适配解析模型中，利用Adam优化器，调整光学适配解析模型参数，优化光学适配解析模型性能，获取最终的光学适配解析模型，结合当前整合后的镀锌板光学监测数据，输出相应的光学适配指数。

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