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龙图腾网获悉江苏智享海工机器人有限公司申请的专利基于图像处理的焊接瑕疵智能定位检测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：CN120782759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511159618.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像处理的焊接瑕疵智能定位检测系统是由张海峰;吕健荣;陈琪设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像处理的焊接瑕疵智能定位检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像处理的焊接瑕疵智能定位检测系统；根据焊接图像中像素点的梯度特征和邻域灰度分布特征获得疑似噪声程度；根据像素点的灰度特征、像素点与邻域的灰度差异特征获得灰度置信度；根据像素点所在连通域的面积特征、连通域的边缘线的轮廓变化特征、边缘线的法线方向上的梯度分布特征获得结构置信度；根据疑似噪声程度、灰度置信度和结构置信度获得像素点的去噪系数；根据去噪系数对高斯滤波算法中的标准差进行调整。本发明根据自适应标准差对焊接图像进行去噪，将去噪后的焊接图像进行图像增强，获得待检测图像；对待检测图像进行焊接瑕疵的检测，提高了检测准确性。

本发明授权基于图像处理的焊接瑕疵智能定位检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的焊接瑕疵智能定位检测系统，其特征在于，所述系统包括以下模块： 图像获取模块，用于获取零件焊接后的焊接图像； 图像分析模块，用于根据所述焊接图像中像素点的梯度特征和邻域灰度分布特征获得所述像素点的疑似噪声程度；根据所述像素点的灰度特征、所述像素点与邻域的灰度差异特征获得所述像素点的灰度置信度；根据所述像素点所在连通域的面积特征、所述连通域的边缘线的轮廓变化特征、所述边缘线的法线方向上的梯度分布特征获得所述像素点的结构置信度； 特征处理模块，用于根据所述疑似噪声程度、所述灰度置信度和所述结构置信度获得所述像素点的去噪系数；根据所述去噪系数对高斯滤波算法中的标准差进行调整，获得所述像素点的自适应标准差；根据所述自适应标准差通过高斯滤波算法对所述焊接图像进行去噪，将去噪后的焊接图像进行图像增强，获得待检测图像； 焊接瑕疵检测模块，用于对所述待检测图像进行焊接瑕疵的检测； 所述根据所述像素点所在连通域的面积特征、所述连通域的边缘线的轮廓变化特征、所述边缘线的法线方向上的梯度分布特征获得所述像素点的结构置信度的步骤包括： 计算所述像素点所在连通域的最小外接矩形的面积的倒数，获得面积微小特征值；计算所述连通域的边缘线上所有边缘像素点处曲率的标准差，获得边缘形状复杂度；以所述边缘像素点为中心沿着边缘线的法线方向构建不包含所述边缘像素点的窗口，计算所述窗口内所有窗口像素点的梯度方向的信息熵并归一化，获得方向变化度；计算所述窗口内窗口像素点的梯度值的平均值的倒数并归一化，获得边缘突变度；计算所述方向变化度与所述边缘突变度的和值，获得所述边缘像素点的局部梯度特征值；计算所述边缘线上所有边缘像素点的局部梯度特征值的平均值，获得第一数值；计算所述面积微小特征值、所述边缘形状复杂度和所述第一数值的乘积并归一化，获得所述像素点的结构置信度；当所述像素点不存在连通域时，所述像素点的结构置信度为常数1； 所述根据所述去噪系数对高斯滤波算法中的标准差进行调整，获得所述像素点的自适应标准差的步骤包括： 计算高斯滤波算法中标准差的预设最大值和预设最小值的差值，获得调整基准；计算所述去噪系数与所述调整基准的乘积，获得调整量；计算所述调整量与预设最小值的和值，获得所述像素点对应的高斯滤波算法中的自适应标准差。

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