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龙图腾网获悉中国十七冶集团有限公司申请的专利钢结构焊缝缺陷的检测方法、装置、电子设备及缺陷分类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：CN117522837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311576642.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权钢结构焊缝缺陷的检测方法、装置、电子设备及缺陷分类识别方法是由金仁才;赵文杰;钱元弟;李丹;胡义;葛仕全;徐飞虎;孔炯;程安春;房政设计研发完成，并于2023-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本钢结构焊缝缺陷的检测方法、装置、电子设备及缺陷分类识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种钢结构焊缝缺陷的检测方法、装置、电子设备及缺陷分类识别方法。本发明的钢结构焊缝缺陷的检测方法包括：在输入的焊缝图像上放置网格，获取网格内部图像的灰度数值、灰度偏差以及均匀度，利用窄阈值将不含缺陷的网格初步滤除；将剩余网格内部图像的特征送入训练好的分类器中进行判别，得到包含缺陷的网格；对缺陷进行定位；本发明的焊缝缺陷分类识别方法，采用钢结构焊缝缺陷的检测方法对焊缝缺陷进行检测，然后采用焊缝缺陷分类模型中，从而识别出缺陷的种类。本发明能够有效地提高钢结构焊缝缺陷的检测精度和检测效率。

本发明授权钢结构焊缝缺陷的检测方法、装置、电子设备及缺陷分类识别方法在权利要求书中公布了：1.一种钢结构焊缝缺陷的检测方法，其特征在于，包括： 采集焊缝图像； 在焊缝图像上放置网格，获取网格内部图像的灰度数值、灰度偏差以及均匀度，以将不含缺陷的网格初步滤除； 提取剩余网格的内部图像特征，提取的网格图像特征包括HOG和CNNF特征，其中CNNF特征的提取采用卷积神经网络，并对特征提取网络进行卷积层参数搜索，卷积神经网络采用的骨架为RepVGG网络基础结构的一部分； 将提取的图像特征送入训练好的分类器中进行判别，得到包含缺陷的网格； 对缺陷进行定位和标记，即实现焊缝缺陷的检测； 采用钢结构焊缝缺陷分类模型对缺陷进行识别和分类； 其中，CNNF特征的提取过程为： 对局部图像实施归一化，并在预定义的网络骨架上变更相关网络参数； 通过变更网络参数可以得到许多特征提取网络，采用训练集对各个网络分别进行训练，当模型收敛后去除模型中的全连接层，仅保存卷积部分到磁盘中； 使用上述特征提取网络在新的数据集上提取CNNF特征，并用对特征进行归一化；以及 使用训练好的分类器对归一化后的特征进行辨别，并依次记录准确率，依据准确率选择最佳的特征提取网络用于提取CNNF特征； 所述钢结构焊缝缺陷分类模型使用由RepVGG结构单元组成的骨干网络，其网络模型由5个RepVGG模块和单个注意力层构成，其中注意力层位于第1个和第2个RepVGG模块之间且邻域大小为5。

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