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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种焊缝表面质量检测方法及计算机可读存储介质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：CN116664508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310616809.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种焊缝表面质量检测方法及计算机可读存储介质是由蒋平;邹刚;舒乐时;李斌;吴文迪;程思设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种焊缝表面质量检测方法及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种焊缝表面质量检测方法及计算机可读存储介质，属于焊接质量无损检测领域，包括：S1将利用线结构光相机沿焊缝长度方向采集的各焊缝截面处的轮廓高度数据进行预处理；预处理包括去除0值、离群点和高斯噪声；S2将经过预处理的轮廓高度数据输入至预训练好的深度置信网络，以判断各焊缝截面处是否存在缺陷；S3将存在缺陷且连续分布的焊缝截面识别为同一个缺陷的分布范围，将各缺陷分布范围内经过预处理的轮廓高度数据拼接为对应的缺陷三维点云数据；S4将各缺陷三维点云数据输入至训练好的焊缝缺陷检测网络，得到焊缝表面各缺陷的类型。本发明对焊缝质量检测工序进行了优化，提高了焊缝表面质量检测的效率和准确度。

本发明授权一种焊缝表面质量检测方法及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种焊缝表面质量检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1将利用线结构光相机沿焊缝长度方向采集的各焊缝截面处的轮廓高度数据进行预处理；所述预处理包括去除0值、离群点和高斯噪声； S2将经过预处理的轮廓高度数据输入至预训练好的深度置信网络，以判断各焊缝截面处是否存在缺陷； S3将存在缺陷且连续分布的焊缝截面识别为同一个缺陷的分布范围，将各缺陷分布范围内经过预处理的轮廓高度数据拼接为对应的缺陷三维点云数据； S4将各缺陷三维点云数据输入至训练好的焊缝缺陷检测网络，得到焊缝表面各缺陷的类型； 其中，所述深度置信网络用于为深度学习网络，用于判断轮廓高度数据对应的焊缝截面是否存在缺陷；所述焊缝缺陷检测网络为深度学习网络，用于根据缺陷三维点云数据预测缺陷的类型； 所述步骤S1中，所述预处理还包括：数据对齐； 所述数据对齐包括：计算当前焊缝截面的轮廓高度数据相对于上一个焊缝截面轮廓高度数据的运动矢量VM，并将当前焊缝截面的轮廓高度数据偏移VM，使当前焊缝的截面高度数据与上一个焊缝截面的高度数据对齐； 所述步骤S1中，所述预处理还包括：焊缝区域截取； 所述焊缝区域截取包括：以焊缝截面左、右端点的中点为焊缝区域的中点，截取对应的轮廓高度数据中宽度为w的区域，作为当前焊缝截面处的焊缝区域； 其中，w=εw0，w0表示标准焊缝熔宽，ε为大于1的系数。

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