长春职业技术大学于周男获国家专利权
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龙图腾网获悉长春职业技术大学申请的专利基于视觉检测的焊缝缺陷自动识别方法及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:CN121170459B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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:202511633936.2,技术领域涉及:G06V10/764;该发明授权基于视觉检测的焊缝缺陷自动识别方法及系统是由于周男设计研发完成,并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于视觉检测的焊缝缺陷自动识别方法及系统在说明书摘要公布了:发明公开了基于视觉检测的焊缝缺陷自动识别方法及系统,涉及工业焊接缺陷图像检测技术领域,包括,对焊缝区域进行实时图像采集,生成原始图像数据;对原始图像数据进行降噪处理,并输入至DDNSW网络;所述DDNSW网络将不同缺陷种类的焊缝保存至不同的文件夹中,对不同的缺陷分别进行视觉技术检测;所述视觉技术检测包括对不连续焊缝进行长度判断,判断不连续焊缝是否符合客户要求的允许范围;若在允许范围内,则将图像归为无缺陷;若不在允许范围内,则将工件返工。本发明采用智能化算法和自动化系统,大幅提升检测效率,降低人工依赖和主观误判,减少漏检和误检率。
本发明授权基于视觉检测的焊缝缺陷自动识别方法及系统在权利要求书中公布了:1.基于视觉检测的焊缝缺陷自动识别方法,其特征在于:包括, 对焊缝区域进行实时图像采集,生成原始图像数据; 对原始图像数据进行降噪处理,并输入至DDNSW网络; 所述DDNSW网络是指改进后的RT-DETR检测网络,包括深度学习检测模块; 在以resnet18为主干网络的RT-DETR检测网络中,将主干网络的第二层、第四层、第六层、第八层均替换为C2f-MFD模块,每个C2f-MFD模块包含若干个门控频域卷积块序列;将主干网络的第十五层、第二十层、第二十三层和第二十六层均替换为FDC3频域参数重组模块,FDC3频域参数重组模块包含若干个频域卷积模块序列; 所述C2f-MFD模块包括,将输入特征图分割为第一分支和第二分支,对输入至C2f-MFD模块的特征向量x,进行如下处理: ; 式中,代表1*1卷积后的结果,、是按通道数一分为二,为卷积操作,为划分操作,为通道维度; 将输入门控频域卷积块,每个门控频域卷积块包括:归一化层、1*1卷积、频域卷积FDConv、门控操作、DropPath正则化和残差连接; 所述的处理操作,包括: 频域卷积单元,对卷积分支应用频域处理,通过快速傅里叶变换FFT生成自适应卷积核,并结合注意力图生成自适应权重; 将扩展特征分为门控分支G、直接传递分支I和卷积分支C,使用激活函数GELU激活门控分支后与拼接的I和C相乘;再通过DropPath和残差连接,将处理后的特征与第一分支拼接; 所述DDNSW网络将不同缺陷种类的焊缝保存至不同的文件夹中,对不同的缺陷分别进行视觉技术检测; 所述视觉技术检测包括对不连续焊缝进行长度判断,判断不连续焊缝是否符合客户要求的允许范围;若在允许范围内,则将图像归为无缺陷;若不在允许范围内,则将工件返工。
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