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龙图腾网获悉大连交通大学申请的专利一种基于改进YOLOv5的铝合金薄板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：CN116912165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310646959.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进YOLOv5的铝合金薄板焊接缺陷检测方法是由邹丽;杨鑫华;闫修韬;杨光设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5的铝合金薄板焊接缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及缺陷检测技术领域，具体为一种基于改进YOLOv5的铝合金薄板焊接缺陷检测方法，包括收集图像、建立数据集、搭建改进的YOLOv5模型、训练模型、使用模型进行检测。本发明的有益效果在于，在焊接时对铝合金薄板焊缝质量进行实时检测，能够精准的采集图像，图像经处理后自动生成数据集，提高检测的精度，通过在YOLOv5模型主干网络中加入了RepLKDeXt模块，用大卷积核代替了原模型中的小卷积核，使得有效感受野变得非常大，大幅度提高检测速度；损失函数中引入了F‑EIOU损失函数，加速了预测模型的收敛速度、提高了预测模型的回归精度，与原模型相比，在参数量和计算量减小的同时。

本发明授权一种基于改进YOLOv5的铝合金薄板焊接缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5的铝合金薄板焊接缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将待焊接的铝合金薄板进行去氧化操作后，用夹具固定在焊接试验平台上； S2：将视觉传感系统安装在焊枪后方，视觉传感系统与工件表面垂直； S3：进行熔池图像采集，在焊枪运动过程中，固定时间间隔采集当前焊接熔池特征图像； S4：使用Opencv软件对采集的图像进行预处理； S5：使用开源的标注软件对训练集和测试集的图片进行标注，得到两种铝合金焊接情况的标签，其中包焊穿Perforation标签和未焊穿Unperforated，并将获取的图像划分为训练集、测试集和验证集，并将图片缩放到统一分辨率； S6：搭建改进的YOLOv5模型，所述模型包括输入框、主干网络、特征融合部分、输出检测框，使用F-EIOU损失函数代替原模型CIOU损失函数，所述主干网络包括的结构为Conv-Conv-RepLKDext-Conv-RepLKDext-Conv-RepLKDext-Conv-RepLKDext-SPPF，所述特征融合部分的结构为Conv-上采样层-Concat-C3-Conv-上采样层-Concat-RepLKDext-Conv-Concat-C3-Conv-Concat-C3，所述Conv模块用于对输入的特征图执行卷积、批量归一化操作控制梯度消失和激活函数操作，所述RepLKDext模块包括三部分，第一部分包括步长为2的3×3卷积、深度可分离卷积和步长为2的深度可分离卷积，第二部分包括堆叠而成的RepLKBlock和ConvFFN，RepLKBlock包括归一化层、1×1卷积、深度可分离卷积和残差连接，ConvFFN包括1×1卷积替和层间的残差连接；第三部分包括点卷积和步长为2的深度可分离卷积； S7：使用YOLOv5算法训练改进的YOLOv5模型，使用训练集、测试集、验证集分别对模型进行训练、测试和验证，获得改进的YOLOv5铝合金薄板焊接缺陷检测模型，判断模型的精度； S8：使用满足精度要求的模型进行缺陷检测。

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大连交通大学，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市沙河口区黄河路794号；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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