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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种轻量级图像分割神经网络构建方法、基于轻量级图像分割神经网络的实时鲁棒焊缝跟踪检测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：CN116894941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310725135.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种轻量级图像分割神经网络构建方法、基于轻量级图像分割神经网络的实时鲁棒焊缝跟踪检测方法及系统是由邹焱飚;曾国豪设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量级图像分割神经网络构建方法、基于轻量级图像分割神经网络的实时鲁棒焊缝跟踪检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量级图像分割神经网络的实时鲁棒焊缝目标检测方法，包括步骤：S01、将轻量级图像分割神经网络移植到工业控制计算机；S02、焊接前，工业控制计算机对焊缝图像进行初始化处理；S03、焊接后，轻量级图像分割神经网络对输入的焊缝图像提取完整激光条纹，得到激光条纹二值图像；S04、用数字图像处理方法对激光条纹二值图像提取焊缝特征点；S05、将转换的焊缝特征点的三维坐标值与机器人当前位置作差，控制柜根据偏差控制焊枪移动，实现焊缝自动跟踪。本发明同时公开了一种轻量级图像分割神经网络构建方法。本发明实现在有限计算资源条件下，解决强噪声干扰的焊缝跟踪问题。

本发明授权一种轻量级图像分割神经网络构建方法、基于轻量级图像分割神经网络的实时鲁棒焊缝跟踪检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种轻量级图像分割神经网络构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建利用时序上下文信息的图像分割神经网络； S2、采集有噪声及无噪声的焊缝图像，并构建用于训练图像分割神经网络的数据集； S3、通过所述数据集对图像分割神经网络进行稀疏化训练，通过剪枝算法对图像分割神经网络进行冗余通道裁剪，得到轻量级图像分割神经网络； 步骤S1中，所述利用时序上下文信息的图像分割神经网络包括图像编码器、掩膜编码器和掩膜解码器； 所述图像编码器用于对输入的焊缝图像提取图像深层特征，图像编码器基于ShufflNetv2轻量级图像分类网络搭建，包括保留ShuffleNetv2轻量级图像分类网络的第一个卷积层、4个Shuffle块的第二阶段、8个Shuffle块的第三阶段和4个Shuffle块的第四阶段； 所述掩膜编码器用于对上一帧的预测掩膜提取掩膜深层特征，掩膜编码器由四个卷积层堆叠组成，每个卷积层均包含步长为2的3×3深度可分离卷积层、批量归一化层及ReLU激活函数； 将图像深层特征及掩膜深层特征进行融合后得到融合特征图，所述掩膜解码器用于对融合特征图进行上采样，再将上采样后的特征图与图像编码器输出的同分辨率的特征图进行通道拼接，最后对拼接后的特征图进行卷积运算，以解码出与输入的焊缝图像同分辨率的预测掩膜图像，所述掩膜解码器由4个上采样层及1个1×1卷积层堆叠组成。

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