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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利焊缝形貌及表面缺陷在线检测评估方法和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：CN118602979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202410646837.7，技术领域涉及：G01B11/24；该发明授权焊缝形貌及表面缺陷在线检测评估方法和系统是由张轲;孙浩瀚;周义虎;王皖勇设计研发完成，并于2024-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本焊缝形貌及表面缺陷在线检测评估方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种焊缝形貌及表面缺陷在线检测评估方法和系统，包括：通过线激光沿焊缝纵向进行扫描，得到焊缝形貌的整体三维轮廓高度数据；将高度数据转换为3D点云和2D灰度图像；对3D点云提取焊缝区域，计算焊缝整体形貌；对2D灰度图像利用多边形定位框进行焊缝表面缺陷的标注；建立全卷积神经网络缺陷检测模型；对模型判定的缺陷进行可视化、空间定位及几何尺寸计算；将焊缝整体形貌与表面缺陷检测相结合，对焊缝表面质量进行综合评估；对实际焊接的焊缝表面质量进行在线检测与评估。本发明能够准确地进行焊缝整体形貌的计算以及与表面缺陷的综合判定，克服了传统焊缝表面质量检测流程繁琐、适应性不足、信息不全面、检测效率低的缺点。

本发明授权焊缝形貌及表面缺陷在线检测评估方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种焊缝形貌及表面缺陷在线检测评估方法，其特征在于，包括： 步骤S1：通过线激光沿焊缝纵向进行扫描，得到焊缝形貌的整体三维轮廓高度数据； 步骤S2：将扫描得到的整体三维轮廓高度数据转换为3D点云和2D灰度图像； 步骤S3：对3D点云进行处理，提取焊缝区域，计算焊缝整体形貌； 步骤S4：对2D灰度图像利用多边形定位框进行焊缝表面缺陷的标注，构建焊缝表面缺陷数据集； 步骤S5：以焊缝2D灰度图像为输入，以像素级缺陷分类为输出建立全卷积神经网络缺陷检测模型，并进行训练、验证和测试； 步骤S6：对缺陷检测模型判定的缺陷进行缺陷的可视化、空间定位及几何尺寸计算； 步骤S7：将焊缝整体形貌与表面缺陷检测相结合，对焊缝表面质量进行综合评估； 步骤S8：依据构建的焊缝形貌和表面缺陷检测综合评估系统，对实际焊接的焊缝表面质量进行在线检测与评估； 所述步骤S3包括：步骤S3.1：去除3D点云中的无效数据点；步骤S3.2：识别3D点云的焊缝区域内点；步骤S3.3：得到焊缝区域3D点云；步骤S3.4：根据焊缝区域点云计算焊缝整体形貌； 所述步骤S4包括：步骤S4.1：对2D灰度图像利用多边形定位框进行焊缝不同类型表面缺陷的标注，得到对应的掩膜图像；步骤S4.2：对2D灰度图像与掩膜图像进行旋转、镜像、添加噪声，进行数据增广，构成焊缝表面缺陷数据集；步骤S4.3：将得到的数据集按照预设比例分成训练集、验证集及测试集； 所述步骤S6包括： 步骤S6.1：对网络输出提取缺陷：缺陷检测模型的输出为[height,width,num_classes]的三维张量，其中height、width和num_classes分别为张量高度、宽度和深度，输出三维张量中的像素值为对应缺陷类别的预测概率值；首先将模型输出的缺陷预测三维张量缩放回原始图像大小，然后按照最大预测值对应的类别获取不同缺陷的掩膜图像，再对不同类别缺陷的掩膜图像分别进行连通域提取，得到各个缺陷的二维轮廓； 步骤S6.2：缺陷可视化、空间定位及尺寸计算：基于Delaunay三角剖分进行缺陷的二维拓扑关系重建，并返回到三维点云得到缺陷的可视化结果；将二维缺陷轮廓与3D点云结合分析，依据缺陷在子帧中的相对位置及帧数得到在实际焊缝中的位置；获取缺陷点云的三维长方体包围框，计算得到缺陷的长度、宽度以及高度； 所述步骤S7包括：结合步骤S3得到的焊缝区域，判断缺陷是否在焊缝表面，排除误检缺陷，根据相应焊接质量标准对焊缝形貌及缺陷是否超差进行综合评估。

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