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龙图腾网获悉广东省特种设备检测研究院茂名检测院申请的专利基于熔池图像的焊接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：CN120198421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510668146.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于熔池图像的焊接缺陷识别方法及系统是由黄余;朱林;余仁辉;王磊;余振宇;余圣甫;朱君君;邓聪;陈俊仰;冯国行设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于熔池图像的焊接缺陷识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及焊接缺陷识别技术领域，公开了一种基于熔池图像的焊接缺陷识别方法及系统。该方法先利用多光谱高速摄像机采集焊接过程中的熔池动态图像序列，经多尺度形态学滤波预处理后，通过深度可分离卷积网络提取融合特征向量，再将其输入采用异构图神经网络架构的缺陷分类模型获取缺陷概率分布矩阵。接着构造动态稀疏优化模型定位缺陷，生成缺陷空间坐标集合，最后经分层验证框架处理，输出焊接缺陷类型及位置信息。本发明有效克服了焊接图像噪声干扰、缺陷特征复杂等问题，提升了焊接缺陷识别的准确性与可靠性，为焊接质量控制提供有力技术支持。

本发明授权基于熔池图像的焊接缺陷识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于熔池图像的焊接缺陷识别方法，其特征在于，包括： 通过多光谱高速摄像机采集焊接过程中的熔池动态图像序列； 基于多尺度形态学滤波对所述熔池动态图像序列进行噪声抑制与边缘增强，生成预处理熔池图像； 构建深度可分离卷积网络对所述预处理熔池图像进行多层级特征提取，生成包含纹理、温度梯度及几何形变的融合特征向量； 将所述融合特征向量输入预训练的缺陷分类模型，获取缺陷概率分布矩阵；所述缺陷分类模型采用异构图神经网络架构，通过节点类型感知机制区分熔池区域、热影响区及气孔缺陷特征； 构造动态稀疏优化模型，所述动态稀疏优化模型以特征冗余度最小化和分类置信度最大化为目标，采用自适应阈值筛选算法对所述缺陷概率分布矩阵进行关键区域定位；基于所述动态稀疏优化模型生成缺陷空间坐标集合； 根据所述缺陷空间坐标集合构建分层验证框架，所述分层验证框架包括候选层、精修层与判定层，其中候选层通过区域生长算法聚合相邻缺陷点，精修层采用变分自编码器对缺陷形态进行拓扑重构，判定层基于概率图模型融合多帧时序一致性检验，最终输出焊接缺陷类型及位置信息。

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茂名检测院，其通讯地址为：525000 广东省茂名市高水路鲤鱼岭6号大院；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”。