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龙图腾网恭喜沈阳派得林科技有限责任公司申请的专利一种长输管道射线底片智能缺欠评定系统及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：CN114511543B 。

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：202210126866.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种长输管道射线底片智能缺欠评定系统及方法是由付明芮;李平;张立飞;邵德芳;陈丙海设计研发完成，并于2022-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种长输管道射线底片智能缺欠评定系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及管道焊缝质量评估技术领域，尤其涉及一种长输管道射线底片智能缺欠评定系统及方法。具体过程如下：首先对待评定原始图像进行矫正并基于质量检查模型进行底片质量分析。然后对合格底片进行缺陷智能识别并进行外层熔合线和根部熔合线提取。接着通过OCR识别模型确定壁厚信息与签字位置信息。对焊道内的智能识别缺陷位置按照国家标准进行定量和综合评级，实现了智能焊缝质量评估，极大的提高了评估效率。

本发明授权一种长输管道射线底片智能缺欠评定系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种长输管道射线底片智能缺欠评定系统及方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：对于待评定射线图像按照检测流程进行矫正；步骤1-1：判断射线图像的像素宽高，确定竖片与横片，横片则向下进行，竖片需要转换为横片后向下进行；步骤1-2：图像分割：记原始图像宽高为w，h，切割方式按照如下所示：切割后图像高固定为648像素，宽度按照缩放比例通过双线性插值方式进行等比缩放，其中缩放比例t满足t为整数，则缩放后的图像分辨率为w',h'＝t×w，648，利用正方形进行有交叠图像切割，确定重叠图像宽度为γ，并对宽度进行补零操作以确保切割子图数量n为整数，这里其中：ε为填充零的宽度；步骤2：对焊缝图像进行OCR识别进行签字提取；具体包括如下步骤：步骤2-1：首先对签字进行标签集建立，确定字符的全部种类并制作数据集其中每张图像含有多个实例即其中，代表字符实例，共计n个目标字符，其对应的标签满足对于其中每个目标字符标签由两部分组成其中为目标字符的位置信息，为目标字符的类别信息；步骤2-2：按照上述标签进行深度学习模型建立，选取跨阶段网络CspDarknet53作为主干网络，基于交叉熵损失与交并比损失分别进行分类与回归操作；步骤2-3：按照梯度下降法进行权重更新，当损失收敛时，停止训练，获取OCR检测模型Mocr；步骤2-4：逻辑后处理操作，为了保证识别的准确性，设置字符提取阈值为treocr＝0.5，对所有子图推理完毕后进行图像整合，确定长图签字信息，对于未检测到的字符，按照前后文本逻辑顺序进行字符补齐与对齐，其中OCR识别模型可提取处标尺签字信息，公称厚度信息，如果底片壁厚信息缺失，优先复用已经识别的壁厚信息，其次使用系统初始化时默认输入壁厚信息；步骤3：按照国家标准对焊缝图像进行质量审查；具体包括以下步骤：步骤3-1：建立像质计训练标签，基于关键点标注；步骤3-2：由于像质计特征清洗，与底片背景容易区分，按照轻量级神经网络进行快速训练，可获得具备快速推理能力的像质计识别模型；步骤3-2：阈值选取，基于推理后的置信度确定像质计识别区域，由于像质计形状大致固定，且没有黑度，因此可通过图像处理手段对其进行像素后处理，以保证像质计识别准确率；步骤3-3：对子图进行整合确定原始射线图像的像质计识别丝数，结合步骤2中确定的壁厚信息，根据国家标准，检查丝号是否满足要求；如果满足要求，可以进行智能评定，否则，不进行智能评定；步骤4：将分割后的子图像依次输入缺欠识别模型中进行识别，输出缺欠像素位置信息和初步定性信息；步骤5：焊道识别，识别底片中根部熔合线和外表面熔合线；步骤6：缺欠精确定性和定位，输出精确定性和精确定位；步骤7：缺欠定量评级，根据国家标准进行缺欠定量测量与综合评级，输出缺欠危害级别。

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