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龙图腾网恭喜博通精密科技(浙江)有限公司申请的专利基于机器视觉的无缝钢管缺陷检测方法、装置及存储介质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：CN119246811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411778791.0，技术领域涉及：G01N33/2045；该发明授权基于机器视觉的无缝钢管缺陷检测方法、装置及存储介质是由成天东;娄志华;张晓强;方军伟;娄霞霞;谭克辉设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的无缝钢管缺陷检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于机器视觉的无缝钢管缺陷检测方法、装置及存储介质，属于图像分析技术领域。本申请利用多种检测方式（图像、超声、涡流、射线检测）的数据能够全面地定位潜在缺陷区域，克服单一检测方式可能存在的局限性，提高了检测的准确性。从多模检测数据中确定关键检测信息块并构建关键检测属性向量等操作，可深入挖掘数据的有效信息，更精准地描述潜在缺陷区域的状态。通过多个检测注意力层面和缺陷标签构建缺陷检测判别向量并输出检测观点，能对缺陷进行详细分类和评估，有助于为无缝钢管的质量控制提供精确依据，保障其在各行业使用中的安全性和可靠性，同时提高检测效率，降低因误判或漏判缺陷带来的成本风险。

本发明授权基于机器视觉的无缝钢管缺陷检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的无缝钢管缺陷检测方法，其特征在于，所述方法应用于无缝钢管缺陷检测装置，所述方法包括：根据目标无缝钢管的多模检测数据集定位所述目标无缝钢管的潜在缺陷区域，并从所述目标无缝钢管的多模检测数据集中分割得到与所述潜在缺陷区域对应的多模检测表征信息；其中，所述多模检测表征信息包括：图像检测信息、超声检测信息、涡流检测信息以及射线检测信息；从分割所得的各个多模检测表征信息中确定出关键检测信息块，并挖掘确定出的各个所述关键检测信息块在设定的若干个检测注意力层面中的各个检测注意力层面下的关键检测属性向量；针对所述若干个检测注意力层面中的各个检测注意力层面，根据各个所述关键检测信息块在所针对的检测注意力层面下的关键检测属性向量，确定所述潜在缺陷区域在所述针对的检测注意力层面下的缺陷状态表征向量；基于所述潜在缺陷区域在所述若干个检测注意力层面中的各个检测注意力层面下的缺陷状态表征向量，确定所述潜在缺陷区域在设定的多个缺陷标签下分别对应的缺陷检测判别向量；基于所述潜在缺陷区域在所述多个缺陷标签下分别对应的缺陷检测判别向量，输出与所述潜在缺陷区域对应的缺陷检测观点；所述基于所述潜在缺陷区域在所述若干个检测注意力层面中的各个检测注意力层面下的缺陷状态表征向量，确定所述潜在缺陷区域在设定的多个缺陷标签下分别对应的缺陷检测判别向量，包括：针对所述若干个检测注意力层面中的各个检测注意力层面，挖掘确定出的各个所述关键检测信息块在当前检测注意力层面下的关键检测属性向量和所述当前检测注意力层面下的缺陷状态表征向量间的误差量化特征；基于所述当前检测注意力层面下确定的误差量化特征，确定所述潜在缺陷区域在所述当前检测注意力层面下分别对应于设定的多个缺陷标签的缺陷检测判别向量；所述缺陷标签包括缺陷趋势变化标签，所述潜在缺陷区域在所述缺陷趋势变化标签下的缺陷检测判别向量包括缺陷趋势变化向量；所述基于所述当前检测注意力层面下确定的误差量化特征，确定所述潜在缺陷区域在所述当前检测注意力层面下分别对应于设定的多个缺陷标签的缺陷检测判别向量，包括：基于所述当前检测注意力层面下确定的误差量化特征和确定出的所述关键检测信息块的个数，确定所述当前检测注意力层面下的离散度量值；基于所述当前检测注意力层面下的离散度量值，确定所述潜在缺陷区域在所述当前检测注意力层面下对应于所述缺陷趋势变化标签的缺陷趋势变化向量。

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博通精密科技(浙江)有限公司，其通讯地址为：313100 浙江省湖州市长兴县泗安镇南华山工业园区新丰路7号；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”。