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龙图腾网获悉河北工业大学;天津市特种设备监督检验技术研究院(天津市特种设备事故应急调查处理中心);天津鼎华检测科技有限公司申请的专利基于灰度和缺陷特征感知的焊接缺陷检测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：CN116777867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310730933.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于灰度和缺陷特征感知的焊接缺陷检测方法是由石陆魁;台吉凯;王璇;高英杰;张子轩设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于灰度和缺陷特征感知的焊接缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于灰度和缺陷特征感知的焊接缺陷检测方法，使用的焊接缺陷检测模型包括基于灰度注意力的Darknet53网络、基于形状感知的特征金字塔网络以及中心感知检测头；基于灰度注意力的Darknet53网络在特征提取过程中利用灰度注意力模块关注图像的灰度信息，增强缺陷特征的表达能力；将基于灰度注意力的Darknet53网络第三～五卷积阶段提取的特征图C3～C5输入到基于形状感知的特征金字塔网络中进行特征融合，得到特征图T2～T5；将特征图T2～T5输入到中心感知检测头中进行预测，对缺陷进行分类和定位。该方法充分利用图像中缺陷和非缺陷区域灰度信息差异提取缺陷特征，提高模型对缺陷的检测能力，模型对于病态长宽比缺陷也具有良好的检测效果。

本发明授权基于灰度和缺陷特征感知的焊接缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于灰度和缺陷特征感知的焊接缺陷检测方法，其特征在于，该方法使用的焊接缺陷检测模型包括基于灰度注意力的Darknet53网络、基于形状感知的特征金字塔网络以及中心感知检测头；基于灰度注意力的Darknet53网络是在Darknet53网络的相邻两个卷积阶段之间嵌入一个灰度注意力模块得到的，焊接缺陷图像输入到基于灰度注意力的Darknet53网络中进行特征提取，在特征提取过程中利用灰度注意力模块关注图像的灰度信息，增强缺陷特征的表达能力；将基于灰度注意力的Darknet53网络第三～五卷积阶段提取的特征图C3～C5输入到基于形状感知的特征金字塔网络中进行特征融合，基于形状感知的特征金字塔网络采用膨胀卷积和纹理增强的方式提高模型对病态长宽比缺陷的检测能力和精度，得到特征图T2～T5；将特征图T2～T5输入到中心感知检测头中进行预测，对缺陷进行分类和定位； 灰度注意力模块的输入特征图X经过卷积、归一化和激活操作，得到特征图U；特征图U经过卷积、归一化和激活操作，得到特征图K；特征图K经过全局平均池化得到各个通道描述符，各个通道描述符经过特征提取得到各个通道阈值；将通道描述符与通道阈值相乘，得到阈值化的通道描述符，并根据阈值化的通道描述符对特征图K进行二值化；同时，特征图K经过全局平均池化和特征提取得到各个通道的权重，将二值化的特征图与各个通道的权重相乘后，再与输入特征图X拼接，得到灰度注意力模块的输出特征图； 通道阈值提取过程表示为： s＝Fexz,W＝σW2δBNW1z 1式中，s表示通道阈值，Fex·表示特征提取操作，z表示通道描述符，W表示权重矩阵，W1、W2表示两个全连接层的权重矩阵，BN·表示归一化操作，δ表示ReLU激活函数，σ表示Sigmoid激活函数。

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河北工业大学;天津市特种设备监督检验技术研究院(天津市特种设备事故应急调查处理中心);天津鼎华检测科技有限公司，其通讯地址为：300130 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院；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”。

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