买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于多模态信息的焊缝识别与跟踪方法、自动焊接装置及计算机设备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：CN119681385B 。

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：202510078466.1，技术领域涉及：B23K9/127；该发明授权一种基于多模态信息的焊缝识别与跟踪方法、自动焊接装置及计算机设备是由徐明亮;姜晓恒;赵帅哲;闫丰;卢洋;酒明远设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态信息的焊缝识别与跟踪方法、自动焊接装置及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明属于焊缝识别与跟踪技术领域，具体涉及一种基于多模态信息的焊缝识别与跟踪方法、自动焊接装置及计算机设备。方法包括以下步骤：获取待焊接工件的RGB图像和深度图像，将获取到的RGB图像和深度图像输入到训练后的焊缝识别模型中得到焊缝的识别结果；所述焊缝识别模型包括特征提取模块和特征融合模块，特征提取模块用于提取不同层次的RGB特征和不同层次的深度特征，特征融合模块用于将同一层次的RGB特征和深度特征进行融合得到该层次的多模态融合特征，并将不同层次的多模态融合特征进行拼接进行输出。能够精准识别焊缝，避免焊接过程的烟雾和光线干扰。

本发明授权一种基于多模态信息的焊缝识别与跟踪方法、自动焊接装置及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信息的焊缝识别方法，其特征在于，包括： 获取待焊接工件的RGB图像和深度图像并输入到训练后的焊缝识别模型中得到焊缝的识别结果； 焊缝识别模型包括特征提取模块和特征融合模块，特征提取模块包括两个ResNet架构的卷积神经网络，其中一个ResNet架构的卷积神经网络中依次连接的各个残差块分别输出不同的层次的RGB特征到对应层次的特征融合模块，另一个ResNet架构的卷积神经网络中依次连接的各个残差块分别输出不同的层次的深度特征到对应层次的特征融合模块； 特征融合模块用于将同一层次的RGB特征和深度特征进行融合得到该层次的多模态融合特征，并将不同层次的多模态融合特征进行拼接后输出； 特征融合模块的定义为： F＝SR||SD SR＝X_R||softmaxQ_R⊙K_D⊕V_D SD＝X_D||softmaxQ_D⊙K_R⊕V_R 式中，||表示将特征进行联合，SR为增强后的RGB特征，X_R为RGB特征，Q_R为RGB查询特征，K_D为深度键特征，V_D为深度值特征；SD为增强后的深度特征，X_D为深度特征，Q_D为深度查询特征，K_R为RGB键特征，V_R为RGB值特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人郑州大学，其通讯地址为：450001 河南省郑州市高新区科学大道100号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。