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龍圖騰網(wǎng)恭喜山東遠(yuǎn)盾網(wǎng)絡(luò)技術(shù)股份有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于振動(dòng)聲學(xué)的焊接缺陷監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119619303B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510148887.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01N29/04；該發(fā)明授權(quán)一種基于振動(dòng)聲學(xué)的焊接缺陷監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)是由曹虓;董桓羽;呂宏振;李貽杰;司佳設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于振動(dòng)聲學(xué)的焊接缺陷監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于振動(dòng)聲學(xué)的焊接缺陷監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及焊接缺陷監(jiān)測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：向監(jiān)測(cè)目標(biāo)施加低頻振動(dòng)信號(hào)，獲取響應(yīng)信號(hào)；對(duì)響應(yīng)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，獲得模態(tài)參數(shù)；判斷模態(tài)參數(shù)是否屬于預(yù)設(shè)參數(shù)范圍，若是，則向監(jiān)測(cè)目標(biāo)施加實(shí)時(shí)高頻超聲信號(hào)，獲取實(shí)時(shí)反饋信號(hào)，提取實(shí)時(shí)反饋信號(hào)的信號(hào)特征；若否，則輸出告警信號(hào)；判斷信號(hào)特征是否符合預(yù)期，若是，則間隔預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)后，重新向監(jiān)測(cè)目標(biāo)施加低頻振動(dòng)信號(hào)；若否，則輸出告警信號(hào)。本申請(qǐng)通過(guò)結(jié)合低頻振動(dòng)信號(hào)與高頻超聲信號(hào)對(duì)監(jiān)測(cè)目標(biāo)進(jìn)行雙重驗(yàn)證，顯著提高了焊接缺陷監(jiān)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于振動(dòng)聲學(xué)的焊接缺陷監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于振動(dòng)聲學(xué)的焊接缺陷監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，包括：采集焊接時(shí)的歷史圖像，并為歷史圖像添加類(lèi)別標(biāo)簽；采集監(jiān)測(cè)目標(biāo)的實(shí)時(shí)圖像；對(duì)實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行灰度化處理，獲得實(shí)時(shí)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值；計(jì)算差異程度：將大于預(yù)設(shè)灰度閾值的灰度值整合為第一數(shù)據(jù)集，將剩余的灰度值整合為第二數(shù)據(jù)集；計(jì)算第一數(shù)據(jù)集與第二數(shù)據(jù)集的差異程度；差異判斷：判斷差異程度是否小于預(yù)設(shè)差異閾值，若是，則執(zhí)行灰度值判斷的步驟；若否，則將計(jì)算的差異程度記為第一數(shù)據(jù)，將全部的第一數(shù)據(jù)整合為第三數(shù)據(jù)集；在第三數(shù)據(jù)集中提取最大的第一數(shù)據(jù)，記為第二數(shù)據(jù)，并獲取第二數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)灰度閾值，記為第三數(shù)據(jù)；在第一數(shù)據(jù)集與第二數(shù)據(jù)集中查找與第三數(shù)據(jù)差值最小的灰度值，記為第四數(shù)據(jù)；數(shù)量判斷：判斷第四數(shù)據(jù)的數(shù)量是否等于一；若是，則執(zhí)行確定種子點(diǎn)的步驟；若否，則將所有的第四數(shù)據(jù)整合為第四數(shù)據(jù)集；獲取第k個(gè)第四數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)，記為第一像素點(diǎn)，獲取第一像素點(diǎn)的八鄰域像素點(diǎn)，記為第二像素點(diǎn)；獲取第二像素點(diǎn)的灰度值，記為第五數(shù)據(jù)；噪聲點(diǎn)判斷：利用第k個(gè)第四數(shù)據(jù)與第五數(shù)據(jù)判斷第一像素點(diǎn)是否為噪聲點(diǎn)；若是，則在第四數(shù)據(jù)集中刪除第k個(gè)第四數(shù)據(jù)；若否，則將第k+1個(gè)第四數(shù)據(jù)作為新的第k個(gè)第四數(shù)據(jù)，并執(zhí)行數(shù)量判斷的步驟，直至所有的像素點(diǎn)都與八鄰域像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行了比對(duì)；確定種子點(diǎn)：將第四數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)作為更新圖像的步驟中的種子點(diǎn)；灰度值判斷：判斷第一數(shù)據(jù)集中灰度值的數(shù)量是否大于第二數(shù)據(jù)集中灰度值的數(shù)量；若是，則分別計(jì)算第一數(shù)據(jù)集中每個(gè)灰度值與預(yù)設(shè)灰度閾值的差值，記為第一差值，選擇第一差值最小時(shí)所對(duì)應(yīng)的灰度值作為新的預(yù)設(shè)灰度閾值，并執(zhí)行計(jì)算差異程度的步驟；若否，則計(jì)算第二數(shù)據(jù)集中的灰度值與預(yù)設(shè)灰度閾值的差值，記為第二差值，選擇第二差值最小時(shí)所對(duì)應(yīng)的灰度值作為新的預(yù)設(shè)灰度閾值，并執(zhí)行計(jì)算差異程度的步驟；更新圖像：采用區(qū)域增長(zhǎng)算法，對(duì)灰度化后的實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行分割，獲得包含有監(jiān)測(cè)目標(biāo)的目標(biāo)圖像塊與不包含監(jiān)測(cè)目標(biāo)的剩余圖像塊；在實(shí)時(shí)圖像中將剩余圖像塊對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0，獲得新的實(shí)時(shí)圖像；建立CNN模型，并采用歷史圖像與添加的類(lèi)別標(biāo)簽對(duì)CNN模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練后的CNN模型；將新的實(shí)時(shí)圖像輸入訓(xùn)練后的CNN模型，獲得預(yù)測(cè)結(jié)果；結(jié)果判斷：判斷預(yù)測(cè)結(jié)果是否符合預(yù)期，若是，則執(zhí)行獲取響應(yīng)的步驟；若否，則輸出告警信號(hào)；獲取響應(yīng)：向監(jiān)測(cè)目標(biāo)施加低頻振動(dòng)信號(hào)，獲取響應(yīng)信號(hào)；獲取反饋：向監(jiān)測(cè)目標(biāo)施加實(shí)時(shí)高頻超聲信號(hào)，獲取實(shí)時(shí)反饋信號(hào)；對(duì)響應(yīng)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，獲得模態(tài)參數(shù)；提取實(shí)時(shí)反饋信號(hào)的信號(hào)特征；參數(shù)判斷：判斷模態(tài)參數(shù)是否屬于預(yù)設(shè)參數(shù)范圍，若是，則執(zhí)行獲取反饋的步驟；若否，則輸出告警信號(hào)；特征判斷：判斷信號(hào)特征是否符合預(yù)期，若是，則間隔預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)后，執(zhí)行獲取響應(yīng)的步驟；若否，則輸出告警信號(hào)。

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