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龙图腾网获悉广州多浦乐电子科技股份有限公司申请的专利基于改进Mask2Former网络的超声翅片钎焊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：CN120411087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510905514.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进Mask2Former网络的超声翅片钎焊识别方法是由骆琦;沈俊羽;蔡庆生;王黎设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进Mask2Former网络的超声翅片钎焊识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进Mask2Former网络的超声翅片钎焊识别方法，包括如下步骤：步骤一：采用改进的Mask2Former网络分割超声图像中的翅片焊接区域；步骤二：通过差分进化算法优化匹配焊接区域模板与翅片焊接区域，使焊接区域模板与翅片焊接区域的交并比最小，得到包括焊接区域模板旋转角度和横纵坐标平移距离的最优匹配参数；步骤三：将理论焊接区域模板及固有空洞结构模板同步应用所得最优匹配参数进行空间变换；步骤四：基于变换后的模板位置，计算焊接区域模板内且空洞模板外超过缺陷阈值的像素数量与两个模板像素数量差值的商，得到钎焊率。在空洞轮廓不可见的情况下，也可准确定位空洞位置，并在计算钎焊率时排除其干扰，提高计算精度。

本发明授权基于改进Mask2Former网络的超声翅片钎焊识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Mask2Former网络的超声翅片钎焊识别方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：采用改进的Mask2Former网络分割超声图像中的翅片焊接区域，包括： 11）通过特征提取网络从输入的翅片超声图像中提取多尺度特征； 12）多尺度特征通过查询向量选择模块得到选择掩码特征和选择类别信息，并作为Transformer解码器的查询向量； 13）在Transformer解码器训练过程中引入加噪模块，利用加噪模块对标注目标的类别以设定概率将其转换为所有检测类别中某个其他类别，并用可学习的词嵌入向量对其编码；利用加噪模块对标注目标的掩码以设定概率通过随机变换进行加噪处理； 14）将加噪掩码与真实掩码交并比大于等于0.5的样本作为正样本、交并比小于0.5的样本作为负样本； 15）将正样本输入Transformer解码器进行去噪训练以重构真实掩码，并得到标注目标，将负样本拟合为空集； 步骤二：通过差分进化算法优化匹配翅片焊接区域模板与步骤一所得翅片焊接区域，使翅片焊接区域模板与网络预测的翅片焊接区域的交并比最小，得到包括翅片焊接区域模板旋转角度、横坐标平移距离和纵坐标平移距离的最优匹配参数； 步骤三：将理论焊接区域模板及翅片焊接区域内固有空洞结构的模板同步应用步骤二所得最优匹配参数进行空间变换； 步骤四：基于变换后的模板位置，计算翅片焊接区域模板内且空洞模板外低于缺陷阈值的像素数量与两个模板像素数量差值的商，得到钎焊率； 所述步骤12）中，通过查询向量选择模块得到选择掩码特征和选择类别特征的方法为： 通过特征提取网络从输入的翅片超声图像中提取多尺度特征，将多尺度特征经1×1卷积降维至统一通道维度，得到多尺度特征； 将多尺度特征通过卷积得到掩码特征，在多尺度特征上每个位置生成一个掩码特征；将掩码特征经展平和拼接操作后，得到掩码特征； 将多尺度特征通过展平和拼接操作得到类别特征； 将类别特征经多层感知机及Softmax层输出类别信息； 对类别信息和掩码特征应用Varifocalloss损失函数；对类别信息中每一行沿着类别维度分别计算最大值，得到最大值向量，对最大值向量按降序排序，选取前K个最大值对应的原始行索引构成输出索引集合；从类别信息中选取索引集合对应的行构成选择类别信息，从掩码特征中选取索引集合对应的行构成选择掩码特征；将选择类别信息和掩码特征作为Transformer解码器的查询向量的一部分。

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