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龙图腾网获悉宝鸡市聚和机械制造有限公司申请的专利一种自动化焊接焊点缺陷自动检测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：CN120525891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511024661.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种自动化焊接焊点缺陷自动检测方法是由惠俊豪;王艺洁设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动化焊接焊点缺陷自动检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，揭露了一种自动化焊接焊点缺陷自动检测方法，所述方法包括：对原始图像进行去噪处理，得到预处理图像；对预处理图像进行分层卷积，得到多尺度特征图；将多尺度特征图中的时域特征和空间特征进行加权融合，得到增强特征图；提取增强特征图的几何形态特征与纹理统计特征，并将对齐后的几何形态特征与纹理统计特征，沿特征维度拼接为缺陷特征向量；对缺陷特征向量中各维度分配自适应权重，得到加权特征向量，并基于加权特征向量输出缺陷类别标签；本发明可以提高自动化焊接焊点缺陷自动检测的准确度。

本发明授权一种自动化焊接焊点缺陷自动检测方法在权利要求书中公布了：1.一种自动化焊接焊点缺陷自动检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、对焊接区域的原始图像进行去噪处理，得到所述焊接区域的预处理图像； S2、对所述预处理图像进行分层卷积，得到所述焊接区域的多尺度特征图，包括： 对预处理图像进行卷积处理，得到所述焊接区域的细节特征图； 对所述细节特征图进行步长卷积下采样，得到所述焊接区域的区域特征图； 对所述预处理图像进行空洞卷积操作，得到所述焊接区域的语义特征图； 将所述细节特征图、所述区域特征图及所述语义特征图组合为多尺度特征图； S3、将所述多尺度特征图中的时域特征和空间特征进行加权融合，得到所述焊接区域的增强特征图，包括： 分离所述多尺度特征图中的时域特征分量与空间特征分量； 将所述时域特征分量与所述多尺度特征图中显著性区域加权融合，得到所述焊接区域的加权时域特征向量； 对所述空间特征分量与所述多尺度特征图中重要性分布加权融合，得到所述焊接区域的加权空间特征向量； 将所述加权时域特征向量与加权空间特征向量按通道维度拼接，得到所述焊接区域的增强特征图，包括： 将所述加权时域特征向量与加权空间特征向量逐元素相乘，得到所述焊接区域的融合权重矩阵； 基于所述融合权重矩阵对所述多尺度特征图进行加权，得到所述焊接区域的增强特征图； S4、提取所述增强特征图的几何形态特征与纹理统计特征，并将对齐后的几何形态特征与纹理统计特征，沿特征维度拼接为所述焊接区域的缺陷特征向量； S5、对所述缺陷特征向量中各维度分配自适应权重，得到所述焊接区域的加权特征向量，并基于所述加权特征向量输出所述焊接区域的缺陷类别标签，包括： 将所述缺陷特征向量与历史缺陷类库中相关缺陷的马氏距离，转换为所述焊接区域的缺陷类型概率分布； 基于所述缺陷类型概率分布中概率值最大的缺陷类型，确定所述焊接区域中主导缺陷类型的原始权重向量； 将所述缺陷类型概率分布中，最大概率值与次大概率值的相对差异度，映射为权重置信度； 根据所述权重置信度，对所述原始权重向量与所述相关缺陷的默认权重向量，进行加权融合，得到所述焊接区域的加权特征向量。

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