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龙图腾网获悉湖南工业大学申请的专利焊缝缺陷检测方法、评价方法、设备、存储介质及产品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：CN119359670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411437603.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权焊缝缺陷检测方法、评价方法、设备、存储介质及产品是由罗媛;令杰;张海萍;陈方怀;谭敏;肖新辉;鲁乃唯;马亚飞;李兆超;刘扬;刘小帆;王岩鹏;王江伟;陈英设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本焊缝缺陷检测方法、评价方法、设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种焊缝缺陷检测方法、评价方法、设备、存储介质及产品，所述检测方法包括构建深度卷积生成对抗网络以及焊缝缺陷检测模型；其中，深度卷积生成对抗网络包括生成器和第一判别器，焊缝缺陷检测模型采用U‑Net网络且包括编码器、解码器、新增拼接层以及与第一判别器具有相同架构的第二判别器；利用第一样本数据集对深度卷积生成对抗网络进行训练，得到第一判别器的权重参数；将第一判别器的权重参数迁移至第二判别器，然后利用第二样本数据集对U‑Net网络进行训练，得到目标缺陷检测模型；利用目标缺陷检测模型对实际焊缝缺陷图像进行检测，得到焊缝分割结果和缺陷分割结果。本发明在降低对标注数据依赖的同时提高了焊缝缺陷检测精度。

本发明授权焊缝缺陷检测方法、评价方法、设备、存储介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种焊缝缺陷检测方法，其特征在于，所述检测方法包括： 获取第一样本数据集和第二样本数据集；其中，所述第一样本数据集中的每个样本包括焊缝图像，所述第二样本数据集中的每个样本包括焊缝图像及其焊缝区域和缺陷区域； 构建深度卷积生成对抗网络以及焊缝缺陷检测模型；其中，所述深度卷积生成对抗网络包括生成器和第一判别器；所述焊缝缺陷检测模型采用U-Net网络，所述U-Net网络包括编码器、解码器、新增拼接层以及与所述第一判别器具有相同架构的第二判别器，所述第二判别器与所述编码器中的瓶颈层连接，所述新增拼接层与所述编码器中的瓶颈层、第二判别器和解码器连接； 利用所述第一样本数据集对深度卷积生成对抗网络进行训练，得到第一判别器的权重参数； 将所述第一判别器的权重参数迁移至第二判别器，然后利用第二样本数据集对所述U-Net网络进行训练，得到目标缺陷检测模型； 获取实际焊缝缺陷图像，利用所述目标缺陷检测模型对所述实际焊缝缺陷图像进行检测，得到焊缝分割结果和缺陷分割结果； 其中，利用第二样本数据集对所述U-Net网络进行训练，具体包括： 利用编码器对所述第二样本数据集中的每张焊缝图像进行特征提取，得到第一特征量； 利用编码器的瓶颈层对所述第一特征量进行通道压缩，得到第二特征量； 利用所述第二判别器对所述第二特征量进行特征提取，得到第三特征量； 利用所述新增拼接层对第一特征量与第三特征量进行拼接，得到第四特征量； 利用所述解码器对所述第四特征量进行特征提取，得到区域分割结果； 根据所述区域分割结果与对应的焊缝区域和缺陷区域计算损失值，根据所述损失值调整所述U-Net网络的权重参数。

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