南京理工大学赵壮获国家专利权
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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于深度学习的双目窄对接焊缝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：CN113989199B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202111194728.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的双目窄对接焊缝检测方法是由赵壮;陈天运;韩静;王兴国;高鹏;朱斯祺;李陈宾;胡晓勇;熊亮同设计研发完成，并于2021-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的双目窄对接焊缝检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的双目窄对接焊缝检测方法，包括以下步骤：基于投影仪投射条纹结构光与被动光，采集焊缝图像、获取焊件点云；基于图像二值化处理与双目一致性修正进行二维数据标注；构建基于空间信息挖掘的二维焊缝提取模型，提取二维焊缝；基于双目视觉模型将二维像素映射为三维空间坐标。基于焊件点云与焊缝点局部邻域特征信息进行位姿估计。本发明的双目窄对接焊缝检测系统实现了精准高效的焊缝提取；具体为一种精准且可靠的自动化数据标注方法；具体为一种焊缝提取网络，实现了提取焊缝二维坐标辅助三维焊缝定位。本发明为实现更精准高效的窄对接焊缝检测提供了必要的策略。
本发明授权一种基于深度学习的双目窄对接焊缝检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的双目窄对接焊缝检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：基于投影仪投射条纹结构光与被动光，采集焊缝图像、获取焊件点云； 步骤二：基于图像二值化处理与双目一致性修正进行二维数据标注； 步骤三：构建基于空间信息挖掘的二维焊缝提取模型，提取二维焊缝； 步骤四：基于双目视觉模型将焊缝二维像素映射为三维空间坐标； 步骤五：基于焊件点云与焊缝点局部邻域特征信息进行位姿估计。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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