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龙图腾网获悉宁波铭扬不锈钢管业有限公司申请的专利一种基于深度学习的不锈钢管件焊缝缺陷定位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：CN121074020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511604103.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的不锈钢管件焊缝缺陷定位方法是由周志龙;杨奇峰;吴棋刚设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的不锈钢管件焊缝缺陷定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的不锈钢管件焊缝缺陷定位方法，包括如下步骤：采集不锈钢管件焊缝的原始图像数据；将输入图像张量输入至协同双分支结构中的改进型YOLOv10‑S模型，生成多尺度特征图；设置可变形上下文聚合块，输出增强特征图；采用路径聚合与特征金字塔融合结构，生成融合特征集合；设置多尺度置信度蒸馏头，输出最终边界框坐标；将输入图像张量输入至EfficientAD模型，生成异常热力图，将边界框坐标与异常热力图进行空间对齐与置信度融合，输出焊缝缺陷的类别、位置及尺寸信息。本发明实现了对不锈钢管件焊缝缺陷的高精度定位与多尺度异常融合识别。

本发明授权一种基于深度学习的不锈钢管件焊缝缺陷定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的不锈钢管件焊缝缺陷定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：采集不锈钢管件焊缝的原始图像数据，对原始图像数据执行预处理，得到输入图像张量； 步骤二：将输入图像张量输入至协同双分支结构中的改进型YOLOv10-S模型，生成多尺度特征图；所述多尺度特征图包括主干特征提取层不同阶段输出的第一阶段特征图、第二阶段特征图、第三阶段特征图以及空间金字塔池化块输出的最终输出特征图； 改进型YOLOv10-S模型包括主干特征提取层、可变形上下文聚合块、特征融合层以及多检测头结构； 步骤三：将多尺度特征图输入可变形上下文聚合块，预测采样偏移量，执行可变形卷积与上下文聚合操作，输出增强特征图； 步骤四：将增强特征图输入至特征融合层，采用路径聚合与特征金字塔融合结构，生成融合特征集合； 步骤五：将融合特征集合输入至多检测头结构，多检测头结构包括小目标检测头、中目标检测头与大目标检测头；在多检测头结构中设置多尺度置信度蒸馏头并建立置信度蒸馏路径，将大目标检测头和中目标检测头分别作为teacher检测头，将中目标检测头和小目标检测头分别作为student检测头； 所述多尺度置信度蒸馏头包括蒸馏映射单元，蒸馏映射单元用于接收teacher检测头的分类分支输出与目标置信度分支输出并生成蒸馏特征，蒸馏特征对对应student检测头的类别预测与置信度预测进行蒸馏融合检测，输出焊缝缺陷的最终边界框坐标； 步骤六：将输入图像张量输入至协同双分支结构中的EfficientAD模型，生成异常热力图，将边界框坐标与异常热力图进行空间对齐与置信度融合，输出焊缝缺陷的类别、位置及尺寸信息。

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