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龍圖騰網獲悉廣東海洋大學申請的專利一種機械焊接縫隙缺陷識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120355701B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510819899.8，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種機械焊接縫隙缺陷識別方法是由耿保玉;吳敬權;胡杰珍;鄧培昌設計研發完成，并于2025-06-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種機械焊接縫隙缺陷識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種機械焊接縫隙缺陷識別方法，涉及焊接質量智能檢測與缺陷識別技術領域，所述方法包括S1、采集焊縫表面圖像數據，得到標準化圖像數據集，對標準化圖像數據集進行特征提取，提取缺陷的邊緣輪廓、紋理分布和灰度變化特征，生成包含缺陷空間位置坐標和形態特征的高維特征向量，S2、根據高維特征向量中的邊緣連續性參數和灰度均勻性參數，生成包含缺陷分布均勻性和缺陷嚴重性評分的焊縫質量評估數據庫；該機械焊接縫隙缺陷識別方法，能夠實現焊縫缺陷的精準識別、分類和定位，并給出焊縫質量的綜合評估，有效提升了焊接質量控制的智能化水平和可靠性。

本發明授權一種機械焊接縫隙缺陷識別方法在權利要求書中公布了：1.一種機械焊接縫隙缺陷識別方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集焊縫表面圖像數據，得到標準化圖像數據集，對標準化圖像數據集進行特征提取，提取缺陷的邊緣輪廓、紋理分布和灰度變化特征，生成包含缺陷空間位置坐標和形態特征的高維特征向量； S2、根據高維特征向量中的邊緣連續性參數和灰度均勻性參數，生成包含缺陷分布均勻性和缺陷嚴重性評分的焊縫質量評估數據庫； S3、采用在線學習算法，根據新增缺陷樣本數據和缺陷趨勢分析結果，動態調整多尺度卷積神經網絡的權重更新頻率和支持向量機的核函數選擇，優化特征權重分配和核參數，生成更新后的缺陷識別模型參數； S4、通過模型收斂性評估算法，計算更新后缺陷識別模型的損失函數值，結合增量樣本標注結果，判斷模型分類精度是否滿足預設閾值，確定優化后的智能識別系統配置參數； 所述S2根據高維特征向量中的邊緣連續性參數和灰度均勻性參數，生成包含缺陷分布均勻性和缺陷嚴重性評分的焊縫質量評估數據庫具體公式為： ； ； 其中，表示缺陷圖像智能評估評分，表示面積項權重因子，表示灰度擾動權重因子，表示形態復雜度調節因子，表示缺陷區域面積，表示面積冪指數，表示灰度標準差，表示灰度均值，表示灰度擾動冪指數，表示缺陷邊緣擾動調節參數，表示邊緣不連續性評分，表示第k個邊緣點的方向角，表示邊緣像素點數量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東海洋大學，其通訊地址為：524088 廣東省湛江市麻章區海大路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。