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龙图腾网恭喜江苏永康智能防务科技股份有限公司申请的专利一种桩腿焊缝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：CN116823756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202310745818.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种桩腿焊缝缺陷检测方法是由宗占强;朱春香;钱雨希设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种桩腿焊缝缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种桩腿焊缝缺陷检测方法，本发明的桩腿焊缝缺陷检测方法，利用小波变换模极大值多尺度边缘检测方法，获取最大连通域的图像边缘，进而实现了对具有缺陷的潜在区域的获取。然后通过焊缝区域划分模型判断该潜在区域中是否包含缺陷，并通过卷积神经网络模型判断该缺陷的具体缺陷区域及缺陷类别。相较于现有的焊缝缺陷检测方法，其通过保留面积最大的连通域，剔除了非焊缝区域，提高了检测的准确度。同时，在对缺陷区域及缺陷类别识别前，通过焊缝区域划分模型预先判断潜在区域中是否包含缺陷，进一步提高了缺陷检测的准确度，降低了对缺陷的漏检及误检，大大提高了焊缝缺陷检测的有效性。

本发明授权一种桩腿焊缝缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种桩腿焊缝缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1；获取图像中可能具有缺陷的潜在区域；步骤S2；利用训练好的焊缝区域划分模型判断步骤S1中获取的潜在区域中是否具有缺陷，并输出具有缺陷的潜在区域；焊缝区域划分模型通过以下步骤获取：步骤S21；对提取到的特征数据进行数据整理并加真实标签；步骤S22；利用步骤S21中提取的特征数据，并通过决策树分类器对焊缝区域划分模型进行训练；步骤S3；利用训练好的YOLOv3网络模型判断步骤S2输出的潜在区域中具体的缺陷区域及缺陷类别；其中，步骤S1中可能具有缺陷的潜在区域的获取步骤如下；步骤S11；提取图像中所有的连通域；步骤S12；保留面积最大的连通域，并将其余连通域内的灰度值设置为0；步骤S13；针对步骤S12中面积最大的连通域，利用小波变换模极大值多尺度边缘检测方法，获取图像边缘，并框选出包含该图像边缘的区域，该区域即为可能具有缺陷的潜在区域；步骤S14：将潜在区域划分为若干列；步骤S15：针对潜在区域的每列，利用平方加权灰度重心法，获取该列区域中亮度中心点，计算公式为:;其中，为亮度中心点的坐标，为一列内某像素点坐标，N为一列内像素点总个数，I为像素点灰度值；步骤S16：运用连续边缘拟合操作，将步骤S15中获取的各列区域中的亮度中心点拟合为连续的亚像素级中心线，并计算亚像素级中心线包围区域的面积和周长。

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