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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种机械焊接缝隙缺陷识别方法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：CN120355701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510819899.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种机械焊接缝隙缺陷识别方法是由耿保玉;吴敬权;胡杰珍;邓培昌设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机械焊接缝隙缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机械焊接缝隙缺陷识别方法，涉及焊接质量智能检测与缺陷识别技术领域，所述方法包括S1、采集焊缝表面图像数据，得到标准化图像数据集，对标准化图像数据集进行特征提取，提取缺陷的边缘轮廓、纹理分布和灰度变化特征，生成包含缺陷空间位置坐标和形态特征的高维特征向量，S2、根据高维特征向量中的边缘连续性参数和灰度均匀性参数，生成包含缺陷分布均匀性和缺陷严重性评分的焊缝质量评估数据库；该机械焊接缝隙缺陷识别方法，能够实现焊缝缺陷的精准识别、分类和定位，并给出焊缝质量的综合评估，有效提升了焊接质量控制的智能化水平和可靠性。

本发明授权一种机械焊接缝隙缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种机械焊接缝隙缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集焊缝表面图像数据，得到标准化图像数据集，对标准化图像数据集进行特征提取，提取缺陷的边缘轮廓、纹理分布和灰度变化特征，生成包含缺陷空间位置坐标和形态特征的高维特征向量； S2、根据高维特征向量中的边缘连续性参数和灰度均匀性参数，生成包含缺陷分布均匀性和缺陷严重性评分的焊缝质量评估数据库； S3、采用在线学习算法，根据新增缺陷样本数据和缺陷趋势分析结果，动态调整多尺度卷积神经网络的权重更新频率和支持向量机的核函数选择，优化特征权重分配和核参数，生成更新后的缺陷识别模型参数； S4、通过模型收敛性评估算法，计算更新后缺陷识别模型的损失函数值，结合增量样本标注结果，判断模型分类精度是否满足预设阈值，确定优化后的智能识别系统配置参数； 所述S2根据高维特征向量中的边缘连续性参数和灰度均匀性参数，生成包含缺陷分布均匀性和缺陷严重性评分的焊缝质量评估数据库具体公式为： ； ； 其中，表示缺陷图像智能评估评分，表示面积项权重因子，表示灰度扰动权重因子，表示形态复杂度调节因子，表示缺陷区域面积，表示面积幂指数，表示灰度标准差，表示灰度均值，表示灰度扰动幂指数，表示缺陷边缘扰动调节参数，表示边缘不连续性评分，表示第k个边缘点的方向角，表示边缘像素点数量。

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