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龙图腾网获悉大连国运兴铸造有限公司申请的专利一种基于图像分割的泵壳焊缝质量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：CN120953275B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511475441.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像分割的泵壳焊缝质量检测方法是由梁国辉;梁晓雨设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像分割的泵壳焊缝质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像分割的泵壳焊缝质量检测方法，在运动补偿驱动下生成稳态泵壳焊缝图像流；获得域适配DINOv2视觉嵌入特征图；将域适配DINOv2视觉嵌入特征图经自适应金字塔融合与跨尺度注意力运算生成语义形态分割图；生成语义‑纹理融合掩码；结合像素级置信度图对语义‑纹理融合掩码实施不确定性加权优化得到焊缝缺陷实例图；生成可解释纹理异常热图；通过多视角补拍或人工审核获取补充泵壳焊缝图像数据并更新稳态泵壳焊缝图像流。本发明使系统能在弱标注甚至无标注迁移场景下持续保持像素级分割边界的准确定位，有效避免了分割结果的边界漂移和区域漏检。

本发明授权一种基于图像分割的泵壳焊缝质量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分割的泵壳焊缝质量检测方法，其特征在于，包括： S1、采集泵壳焊缝图像数据，在运动补偿驱动下生成稳态泵壳焊缝图像流； S2、将稳态泵壳焊缝图像流输入改进DINOv2视觉骨干网络，获得域适配DINOv2视觉嵌入特征图； S3、构建语义形态分支，将域适配DINOv2视觉嵌入特征图经自适应金字塔融合与跨尺度注意力运算生成语义形态分割图； S4、构建深度纹理对比分支，对稳态泵壳焊缝图像流施加方向性滤波与带通频域扰动生成结构化对比样本，通过对比学习输出深度纹理对比嵌入图； S5、将语义形态分割图与深度纹理对比嵌入图输入后融合分割模块，借助注意力门控机制与形态一致性约束生成语义-纹理融合掩码； S6、依据语义-纹理融合掩码使用蒙特卡洛丢弃推断生成像素级置信度图，并结合像素级置信度图对语义-纹理融合掩码实施不确定性加权优化得到焊缝缺陷实例图； S7、基于焊缝缺陷实例图与像素级置信度图计算缺陷面积占比指标及纹理偏离度指标，并按预设阈值为质量等级结果，生成可解释纹理异常热图； S8、对质量等级结果中置信度低于预设阈值的泵壳焊缝图像数据触发复检流程，通过多视角补拍或人工审核获取补充泵壳焊缝图像数据并更新稳态泵壳焊缝图像流； 所述S2包括以下步骤： 对稳态泵壳焊缝图像流中的每一泵壳焊缝图像帧进行形态结构引导的几何区域编码，将泵壳焊缝图像帧输入至边缘响应引导模块，生成焊缝结构引导图； 将泵壳焊缝图像帧经patch分割为多个patch，并映射为patch嵌入序列，将焊缝结构引导图按照与patch分割相同的方式进行划分，并为每一个patch匹配一个结构权重，所有结构权重依照patch顺序组成结构权重序列； 将结构权重序列融入DINOv2多头注意力模块中作为权重调制项，结合patch嵌入序列对每一组查询向量、键向量和值向量执行注意力函数，构造结构引导注意力函数； 计算每一个泵壳焊缝图像帧像素灰度值与全局灰度均值的差值，作为图像亮度偏差度量，对所有像素的亮度偏差度量进行归一化处理，得到扰动引导映射； 在每一视觉编码层中，计算patch嵌入向量的局部均值和局部标准差，利用扰动引导映射对应patch位置的值对patch嵌入向量进行标准化和线性调节； 在改进DINOv2视觉骨干网络最后一个TransformerBlock的输出中选择与焊缝结构相关的区域patch嵌入向量，组成焊缝嵌入特征子图，采用自蒸馏方式将全图patch嵌入向量与焊缝嵌入特征子图进行对齐，通过计算非焊缝区域patch嵌入向量与焊缝嵌入特征子图均值之间的距离作为嵌入重对齐损失； 将每一个泵壳焊缝图像帧输入改进DINOv2视觉骨干网络，输出域适配DINOv2视觉嵌入特征图。

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