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龙图腾网获悉江苏北人智能制造科技股份有限公司申请的专利一种基于视觉Transformer的焊缝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：CN119313639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411431765.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视觉Transformer的焊缝缺陷识别方法是由严华;林涛;朱振友设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉Transformer的焊缝缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉Transformer的焊缝缺陷识别方法，其提高了焊缝识别的精度，且解决了焊缝缺陷的训练数据多样性不足的问题。其特征在于，其预先设置有如下模块：数据准备模块、模型设计模块、以及训练及优化模块；通过训练及优化模块获得标准图像数据集，同时通过训练及优化模块将获得的新图像加入到标准图像数据集中，同时根据测试结果优化模型参数，从而使得将待检测焊缝的图像输入后，模型设计模块结合输入图像分割成合理小块，然后形成对应的SwinTransformer模块，然后通过Petri特征融合模块和标准图像数据集比对进行第一次检测焊缝，并最终通过多层网络检测头和标准图像数据集比对进行第二次焊缝检测，最终给出焊缝的类别和在原图中的位置。

本发明授权一种基于视觉Transformer的焊缝缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉Transformer的焊缝缺陷识别方法，其特征在于，其预先设置有如下模块：数据准备模块、模型设计模块、以及训练及优化模块； 所述数据准备模块包括焊缝图像数据采集、标注与预处理，最终获得标准数据集，通过数据准备模块获得标准图像数据集； 所述模型设计模块，首先将输入图像分块后拉伸成序列的形式，嵌入位置编码，然后送入SwinTransformer提取特征；其次，经过Petri特征融合模块，将低级的具体细节特征与高级的抽象语义特征融合，融合后的特征经过区域推荐网络，进行第一次检测焊缝，给出区域推荐框，标识出可能出现焊缝的位置的感兴趣区域，最后，多层网络检测头对感兴趣区域进行第二次焊缝检测，最终给出焊缝的类别和在原图中的位置； 所述训练及优化模块，使用标准图像数据集训练模型设计模块中的模型，并引入交叉验证和超参数调优获取最佳训练效果，融入动态学习率调节算法，以适应不同训练阶段的需求，根据测试结果优化模型参数； 通过训练及优化模块获得标准图像数据集，同时通过训练及优化模块将获得的新图像加入到标准图像数据集中，同时根据测试结果优化模型参数，从而使得将待检测焊缝的图像输入后，模型设计模块结合输入图像分割成合理小块，然后形成对应的SwinTransformer模块，然后通过Petri特征融合模块和标准图像数据集比对进行第一次检测焊缝，并最终通过多层网络检测头和标准图像数据集比对进行第二次焊缝检测，最终给出焊缝的类别和在原图中的位置。

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