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龙图腾网获悉上海建工集团股份有限公司申请的专利基于多模态数据融合的高强钢焊接缺陷无损检测识别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：CN121236080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511803203.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多模态数据融合的高强钢焊接缺陷无损检测识别方法是由陈昊;陈晓明;周锋;潘曦;刘兆辉设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合的高强钢焊接缺陷无损检测识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多模态数据融合的高强钢焊接缺陷无损检测识别方法，包括：焊接数据采集：获取高强钢焊接处的二维图像和三维点云数据形成数据对；数据空间对齐：生成空间对齐的图像‑深度图数据对；特征提取与融合：通过特征提取与融合得到具有空间几何信息和二维视觉信息的融合特征；缺陷识别与分类：识别缺陷像素，解码恢复缺陷区域空间信息，计算缺陷的三维尺寸，将每一个存在缺陷的像素连通域所关联的特征信息及三维尺寸为输入，通过预训练的全连接神经网络分类器对缺陷类别进行自动分类。本发明能够对高强钢焊接缺陷进行精准识别与精确定量分析。

本发明授权基于多模态数据融合的高强钢焊接缺陷无损检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的高强钢焊接缺陷无损检测识别方法，其特征在于，包括： 焊接数据采集：获取高强钢焊接处的二维图像和三维点云数据形成数据对； 数据空间对齐：建立二维图像的像素与三维点云数据之间的映射关系，形成与二维图像对应的深度图，生成空间对齐的图像-深度图数据对； 特征提取与融合：根据二维图像-深度图数据对提取二维图像的特征图和三维特征体积，得到特征通道数量相一致的二维视觉特征和三维特征体积，多模态特征融合：将三维特征体积的空间尺寸和特征图对齐，得到尺寸为的三维张量的二维视觉特征和三维特征体积；使用三维特征体积来引导二维视觉特征的注意力生成空间注意力权重图，即通过轻量的子网络生成一个空间注意力权重图： 6； 式6中，A表示空间注意力权重图，表示Sigmoid函数，用于将权重压缩到区间；和分别为卷积的权重和偏置，表示卷积操作，为三维特征体积； 利用所述空间注意力权重图对二维视觉特征进行几何信息加权，并与三维特征体积进行特征融合，得到具有空间几何信息和二维视觉信息的融合特征： 7； 式7中，为融合特征，和分别为卷积的权重和偏置，表示卷积操作，为加权后的特征，表示将与进行通道拼接操作，为三维特征体积； 缺陷识别与分类：通过解码器将融合特征的空间尺寸进行恢复以及将特征信息与像素位置进行关联，对识别到的缺陷像素进行特征量化，计算缺陷的三维尺寸，将每一个存在缺陷的像素连通域所关联的特征信息及三维尺寸作为输入，通过预训练的全连接神经网络分类器对缺陷类别进行自动分类。

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