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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种基于DCGAN网络与语义分割技术的锁片焊缝孔隙率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：CN119625313B 。

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：202411773999.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于DCGAN网络与语义分割技术的锁片焊缝孔隙率识别方法是由尹硕辉;程新龙;袁晋东设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DCGAN网络与语义分割技术的锁片焊缝孔隙率识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及孔隙率识别技术领域，具体涉及一种基于DCGAN网络与语义分割技术的锁片焊缝孔隙率识别方法。通过X射线检测法获取锁片焊缝区域的孔隙图像并构建实验数据集，对图像进行预处理后分为训练集与测试集，利用DCGAN网络对训练集进行数据扩充，以生成模拟数据扩充训练集，然后建立AttentionU‑Net语义分割网络在扩充数据集上通过交叉验证完成模型训练，最后在测试集上识别计算孔隙率，将人工统计测试集图片的孔隙率与模型识别结果进行对比，验证方法的有效性。该方法结合数据扩充与语义分割技术，解决了锁片焊缝数据集规模小、获取成本高的问题，大幅提升了孔隙率识别的精度与效率，适用于工业检测中锁片焊接质量的评估与控制，具有广泛的应用前景。

本发明授权一种基于DCGAN网络与语义分割技术的锁片焊缝孔隙率识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DCGAN与语义分割技术的锁片焊缝孔隙率识别方法，其特征在于，包括以下的步骤： 步骤S1：使用X射线检测法通过射线穿透焊接锁片，生成并记录图像，得到二维孔隙图片，构建锁片焊缝的实验数据集； 步骤S2：图片预处理，包括灰度化处理、基于透视变换的图片矫正和裁剪，所述图像矫正操作首先对灰度图像进行二值化处理，生成二值图像： 其中，T为选定的灰度阈值，Igrayx,y为初始的灰度图，Ibinaryx,y为二值化处理的图片，接着在二值图像中检测出面积最大的轮廓： 其中，Cmax为得到的最大轮廓，C为轮廓集合，ci为集合中的第i个轮廓，Aci为轮廓ci的面积，以此为根据计算其最小外接矩形，并获取矩形的四个顶点坐标： {P1,P2,P3,P4}＝MinRectCmax 其中，{P1,P2,P3,P4}为最大轮廓的最小外接矩形顶点集合，然后确保顶点按照指定顺序排列： {P1′,P2′,P3′,P4′}＝Sort{P1,P2,P3,P4} 其中，{P1′,P2′,P3′,P4′}为排序后的顶点坐标，最后对初始图像Igray进行透视变换，得到矫正后的图像Icorrected； 步骤S3：将实验数据集分为训练集和测试集，使用训练集的图片对DCGAN网络进行训练，训练好的模型用于生成图片扩充训练集； 步骤S4：建立语义分割模型AttentionU-Net，并使用扩充后的训练集通过交叉验证进行训练，以优化模型性能； 步骤S5：将训练好的模型在测试集上进行识别，分割识别出的孔隙像素点数量与焊接区域的总像素数比值计算出孔隙率； 步骤S6：人工统计出测试集图片的像素点算出孔隙率，与神经网络识别计算出的孔隙率进行比较，验证该方法的有效性。

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