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龙图腾网获悉深圳个元科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的连接器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：CN118552479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202410523641.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器学习的连接器焊接缺陷检测方法是由杨振熙设计研发完成，并于2024-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的连接器焊接缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及图像数据处理技术领域，提出了一种基于机器学习的连接器焊接缺陷检测方法，包括：获取连接器焊接缺陷图像；根据连接器焊接缺陷图像获取焊接缺陷区域；根据焊接缺陷区域纹理特征计算焊接缺陷区域的熵变稳定指数；获取焊接缺陷区域中像素点的曲率，根据焊接缺陷区域的熵变稳定指数和焊接缺陷区域的曲率变化特征计算焊接缺陷区域的曲率灰度互信息；基于焊接缺陷区域的曲率灰度互信息训练连接器焊接缺陷检测模型，通过连接器焊接缺陷检测模型获取连接器焊接缺陷的检测结果。本申请通过构建焊接缺陷区域的曲率灰度互信息训练连接器焊接缺陷检测模型对连接器焊接缺陷进行检测，提高对连接器焊接缺陷检测的精度。

本发明授权一种基于机器学习的连接器焊接缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的连接器焊接缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取连接器焊接缺陷图像；根据连接器焊接缺陷图像中的边缘特征获取连接器焊接缺陷区域的焊接缺陷区域；根据焊接缺陷区域的局部细节特征计算焊接缺陷区域的熵变稳定指数；获取焊接缺陷区域中每个像素点的曲率值，根据焊接缺陷区域中像素点的曲率值获取焊接缺陷区域的缺陷曲率延伸特征序列；根据焊接缺陷区域的缺陷曲率延伸特征序列计算焊接缺陷区域的缺陷曲率延伸系数；根据焊接缺陷区域内每个像素点的局部区域的灰度变化特征计算焊接缺陷特征变化率；根据焊接缺陷区域的焊接缺陷特征变化率、缺陷曲率延伸系数和熵变稳定指数计算焊接缺陷区域的曲率灰度互信息；根据焊接区域的曲率灰度互信息获取连接器焊接缺陷图像中缺陷种类的划分阈值，基于连接器焊接缺陷种类的划分阈值获取连接器焊接缺陷检测过程中缺陷的分类检测结果；所述熵变稳定指数的获取方法为：将焊接缺陷区域中所有像素点的灰度值作为输入，获取焊接缺陷区域在预设角度上的灰度共生矩阵，分别计算每个所述灰度共生矩阵的熵和对比度；将焊接缺陷区域中每个预设角度上对应的灰度共生矩阵的对比度与灰度共生矩阵的熵的比值在所有预设角度上的累加结果作为缺陷局部变化特征值；根据焊接缺陷区域的缺陷局部变化特征值计算焊接缺陷区域的熵变稳定指数；所述缺陷曲率延伸特征序列的获取方法为：将焊接缺陷区域中所有像素点的坐标作为输入，获取焊接缺陷区域的质心，通过连接焊接缺陷区域的质心与焊接缺陷区域的每个边缘像素点获取焊接缺陷区域的特征划分线段，将特征划分线段上所有的像素点按照由质心到边缘像素点的方向的顺序组成的序列作为焊接缺陷区域的一个特征划分像素点序列，计算焊接缺陷区域中每个像素点与特征划分像素点序列中每个像素点的欧氏距离；对于焊接缺陷区域中每个像素点，计算以质心为圆心和以质心到像素点之间的欧氏距离为半径得到的圆的曲率作为像素点的曲率值，将特征划分像素点序列中所有像素点的曲率值组成的序列作为焊接缺陷区域的一个缺陷曲率延伸特征序列。

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