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龙图腾网获悉山东交通学院申请的专利一种钢结构焊缝缺陷识别方法及系统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：CN121482059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610030245.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种钢结构焊缝缺陷识别方法及系统是由王振;赵竟淇设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢结构焊缝缺陷识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种钢结构焊缝缺陷识别方法及系统，涉及焊缝缺陷检测技术领域，所述方法包括：获取焊缝图像并输入改进的轻量化目标检测网络；该网络的骨干部分嵌入C2PSA_DCBAM方向感知注意力模块以增强线性缺陷特征提取；颈部部分采用GSConv轻量化卷积降低计算量；训练使用Focal‑EIoU损失函数优化边界框回归。本发明通过协同优化特征提取、网络结构与训练目标，解决了高精度检测模型在低算力设备上实时部署的难题，实现了在显著降低模型复杂度的同时，提升对焊缝缺陷尤其是微小线性缺陷的检测精度与召回率。

本发明授权一种钢结构焊缝缺陷识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种钢结构焊缝缺陷识别方法，其特征在于，包括： 获取待检测的钢结构焊缝图像； 将所述焊缝图像输入至训练好的焊缝缺陷识别网络中，所述识别网络包括依次连接的骨干网络、颈部网络和检测头；其中，所述骨干网络对输入图像进行分层特征提取，所述特征提取包括通过嵌入方向感知注意力模块对特征图进行方向性特征增强，并依次提取包含缺陷边缘轮廓及表面纹理的像素级细节特征、能够区分不同基础缺陷类别的中层特征、以及包含缺陷方向属性与大尺寸缺陷类别属性的高层语义特征； 所述方向感知注意力模块为C2PSA_DCBAM模块，其用于对特征图进行方向感知增强的具体步骤包括： 将输入特征图分为两部分，一部分直接传递，另一部分经过DCBAM注意力模块处理； 所述DCBAM模块包括方向增强器、通道注意力子模块和空间注意力子模块，通过深度可分离卷积提取方向性特征，并分别对通道和空间维度进行注意力加权； 将处理后的两部分特征图进行拼接融合，得到增强后的特征图； 所述颈部网络接收提取的各层特征，采用轻量化卷积结构GSConv进行特征融合，具体包括： 将特征图输入GSConv模块，所述GSConv结合标准卷积与深度可分离卷积，并通过通道混洗进行特征信息渗透； 输出融合后的特征图，用于后续的上采样、下采样或拼接操作； 通过上采样、下采样和特征拼接进行跨尺度特征融合，输出融合后的多尺度特征图； 所述检测头根据所述融合后的多尺度特征图，输出焊缝缺陷的类别、位置和置信度信息； 所述识别网络采用Focal-EIoU作为边界框回归损失函数，用于训练过程中的目标定位优化，Focal-EIoU损失函数表示为： ； 其中，IoU为预测框与真实框的交并比，γ为焦点抑制系数，为EIoU损失，其计算公式为： ； 其中，为预测框与真实框中心点之间的欧氏距离平方，为覆盖预测框与真实框的最小闭合区域的对角线长度，、分别为预测框的宽和高，、分别为真实框的宽和高，分别为覆盖预测框与真实框的最小闭合区域的宽和高。

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