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龙图腾网获悉广东省特种设备检测研究院惠州检测院;广东省特种设备检测研究院茂名检测院申请的专利基于视觉检测的焊缝缺陷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：CN121725305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610225939.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于视觉检测的焊缝缺陷识别方法及系统是由杨旭;吴海泓;黄余;林建明;黄明照;王莉华;胡金亮;曾文捷设计研发完成，并于2026-02-26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识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及视觉检测技术领域，公开了基于视觉检测的焊缝缺陷识别方法及系统，所述方法包括：获取焊缝多角度原始数据并预处理得到初始图像；多层扫描提取焊缝边缘与纹理特征，分割筛选异常区域形成缺陷集合；校验边界连续度并像素校准，归类缺陷并分配颜色标注；调整标注透明度与焊缝图像融合，适配分辨率至达到清晰度阈值；提取复合特征与历史缺陷样本比对，相似度达标则确认缺陷类型，生成焊缝缺陷识别报告。本方法能够实现焊缝缺陷的高精度自动化识别，满足高端装备制造领域对焊缝质量检测的严苛需求。

本发明授权基于视觉检测的焊缝缺陷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识别方法，其特征在于，包括： 获取焊缝的多角度视图的原始数据，对所述原始数据进行预处理，得到初始图像数据； 对所述初始图像数据进行多层扫描，从扫描结果中提取焊缝特征，并对所述焊缝特征进行整合处理，得到特征图像数据； 根据所述特征图像数据，进行局部区域分割并提取各区域的特征分布信息，将所述特征分布信息与预设的特征显著阈值对比，筛选出符合异常模式的区域，得到缺陷区域集合； 从所述缺陷区域集合内提取异常区域作为候选边界，判断所述候选边界的连续度是否超过预设的边界连续阈值，若超过则保留，未超过则剔除，再对保留的边界进行像素校准，得到精准图像数据； 根据所述精准图像数据，先对所述异常区域进行缺陷类型归类，再对不同缺陷类型分配颜色标注，计算并判断多缺陷区域间的所述颜色标注的区分度是否超过预设的区分度阈值，若超过则保留颜色标注，未超过则重新调配，得到标注图像数据； 根据所述标注图像数据，将所述颜色标注与焊缝整体图像融合，再对融合后的图像进行分辨率适配，计算并判断图像的显示清晰度是否超过预设的清晰适配阈值，若超过则保留，若未超过则重新适配，得到适配图像； 从所述适配图像中提取所述颜色标注与所述焊缝特征结合形成的复合特征，计算所述复合特征与预先获取的历史缺陷样本的相似度，若所述相似度超过预设的样本相似阈值则确认缺陷类型，并生成焊缝缺陷识别报告。

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广东省特种设备检测研究院惠州检测院;广东省特种设备检测研究院茂名检测院，其通讯地址为：516003 广东省惠州市惠城区江北文华二路质监检测大楼四楼；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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