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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于深度学习的焊缝智能引导焊接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：CN121245860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511821171.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于深度学习的焊缝智能引导焊接系统及方法是由温雪龙;郭雨峥;张浩泽;李峰设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的焊缝智能引导焊接系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度学习的焊缝智能引导焊接系统及方法，所述方法包括：搭建由六轴工业机器人、视觉感知模块、工控机、机器人控制器等模块组成的焊接系统；进行系统初始化与标定；采集焊缝及激光条纹图像，并划分训练集和验证集；构建基于改进YOLOv8的焊缝特征提取模型，使用训练集对模型进行训练；采集实际焊接现场的焊缝及激光条纹图像，采用训练好的改进YOLOv8的焊点检测模型进行检测，输出焊点的边界框位置、置信度、分类结果以及精确的关键点二维像素坐标；将关键点二维像素坐标转换至机器人基坐标系下的三维坐标；将将焊点实际三维坐标及焊枪姿态传输至机器人控制器，作为路径点，规划并执行焊接轨迹，完成自动化焊接作业。

本发明授权一种基于深度学习的焊缝智能引导焊接系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的焊缝智能引导焊接方法，其特征在于，包括： 步骤1：搭建由六轴工业机器人、视觉感知模块、工控机、机器人控制器、焊枪和焊接执行模块组成的焊接系统； 所述六轴工业机器人，用于携带焊枪和视觉感知模块进行精准移动，所述焊枪安装在机器人末端，视觉感知模块固定在焊枪管上；所述视觉感知模块包括框架和安装在所述框架上的工业相机、线激光器以及滤光单元，责采集焊缝及激光条纹图像；所述工控机用于对焊缝及激光条纹图像进行预处理，并进行图像特征提取获取焊缝的二维像素坐标；所述机器人控制器负责接收来自工控机的二维像素坐标，并转换至机器人基坐标系下的三维坐标，进行六轴工业机器的轨迹规划与运动控制，并实时向工控机反馈机器人的位姿状态；所述焊接执行模块包括焊接电源和保护气体瓶，负责完成熔覆焊接工艺； 步骤2：进行系统初始化与标定； 步骤3：通过视觉感知模块采集焊缝及激光条纹图像，并进行预处理，按照8:2的比例划分为训练集和验证集； 步骤4：构建基于改进YOLOv8的焊缝特征提取模型，并使用训练集数据对改进YOLOv8的焊缝特征提取模型进行训练； 步骤5：基于验证集评价基于改进YOLOv8的焊缝特征提取模型的性能； 步骤6：采集实际焊接现场的焊缝及激光条纹图像，采用训练好的基于改进YOLOv8的焊点检测模型进行检测，输出焊点的边界框位置、置信度、分类结果以及精确的关键点二维像素坐标； 步骤7：将关键点二维像素坐标转换至机器人基坐标系下的三维坐标，即焊点位置的实际三维坐标； 步骤8：将焊点位置的实际三维坐标及焊枪姿态实时传输至机器人控制器，将其作为路径点，规划并执行焊接轨迹，完成自动化焊接作业； 所述基于改进YOLOv8的焊缝特征提取模型对YOLOv8进行了如下改进： 1在YOLOv8模型的骨干网络和颈部网络中引入了可变形卷积机制，将原有的C2f模块优化为C2f_DCNv3模块； 2在骨干网络末端，将原有的SPPF模块替换为轻量级双路注意力模块，该模块在结构上并行通道注意力路径与空间注意力路径； 3在颈部网络的特征金字塔中，引入内容感知特征重组CARAFE上采样算子，替代传统的最近邻插值上采样，构成CARAFE上采样模块； 4在头部网络中设计了多任务学习机制，同时输出焊缝区域的检测框、特征点热力图和焊缝类型分类结果；头部网络包括三个检测层，分为三个并行分支：检测分支、关键点分支和分类分支；检测分支输出焊缝区域的边界框坐标和置信度；关键点是通过Labelme人工标注的焊缝图像中的K个特征点，关键点分支采用高斯热力图回归方式，输出K个特征点的热力图，其中每个特征点的热力图通过高斯函数生成，标准差设置为2个像素；分类分支输出五类焊缝类型的分类概率；三个分支共享特征提取网络，但具有独立的预测头，通过多任务学习实现特征共享和知识迁移；在模型训练阶段，通过损失函数计算预测热力图与真实高斯热力图之间的差异；在模型推理与应用阶段，通过后处理算法加权重心法从预测热力图中解析出亚像素精度的关键点二维像素坐标。

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