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龙图腾网获悉济南睿恒智元智能科技有限公司申请的专利一种面向少样本的焊接缺陷识别方法及平台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：CN120912970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511031918.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种面向少样本的焊接缺陷识别方法及平台是由张承瑞;尹贻生设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向少样本的焊接缺陷识别方法及平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向少样本的焊接缺陷识别方法及平台，涉及焊接缺陷识别技术领域，包括：焊接原图像采集与标注，通过视觉系统在焊接过程中实时采集带滤光片的熔池灰度图像，结合工艺参数调整生成多类缺陷图像，并以实际焊接缺陷作为标签；焊接原图像预处理，包括熔池区域剪裁、数据增强操作及标准化数据划分；焊接缺陷识别模型的分阶段训练，通过主干网络提取空间特征，经多维特征融合模块交叉融合水平和垂直方向特征增强熔池定位，再经布朗距离协方差矩阵模块生成高阶统计特征；实际焊接过程的缺陷识别，基于元学习策略构建原型焊接网络空间，生成各类缺陷的类原型向量，通过相似性度量实现查询图像的分类，并动态调整工艺参数。

本发明授权一种面向少样本的焊接缺陷识别方法及平台在权利要求书中公布了：1.一种面向少样本的焊接缺陷识别方法，其特征在于，包括： 焊接原图像采集与标注，通过视觉系统在焊接过程中实时采集带滤光片的熔池灰度图像，结合工艺参数调整生成多类缺陷图像，并以实际焊接缺陷作为标签； 焊接原图像预处理，包括熔池区域剪裁、数据增强操作及标准化数据划分； 焊接缺陷识别模型的分阶段训练，通过主干网络提取空间特征，经多维特征融合模块交叉融合水平和垂直方向特征增强熔池定位，再经布朗距离协方差矩阵模块生成高阶统计特征； 实际焊接过程的缺陷识别，基于元学习策略构建原型焊接网络空间，生成各类缺陷的类原型向量，通过相似性度量实现查询图像的分类，并动态调整工艺参数； 所述主干网络采用四组残差块堆叠结构，每个残差块包含3×3卷积核、组归一化层及残差连接，用于输出第一焊接特征向量； 所述多维特征融合模块的操作包括：对第一焊接特征向量分别执行水平与垂直方向池化，通过矩阵乘法融合生成第一空间权重特征向量，经卷积、组归一化及Sigmoid激活生成第二空间权重特征向量，并与第一焊接特征向量逐通道相乘输出第二焊接特征向量； 所述布朗距离协方差矩阵模块的操作包括：计算输入特征向量的欧氏距离矩阵，通过中心化处理减去行列及全局均值，生成表征非线性依赖关系的焊接特征向量。

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