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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利基于交叉特征融合的金屬膜片表面缺陷檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116452556B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310438276.7，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于交叉特征融合的金屬膜片表面缺陷檢測方法是由王慧青;徐銘麒;余厚云設計研發完成，并于2023-04-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于交叉特征融合的金屬膜片表面缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于交叉特征融合的金屬膜片表面缺陷檢測方法。包括：建立金屬膜片表面缺陷數據集；訓練金屬膜片表面缺陷檢測模型，在訓練集上，將圖片組同時輸入缺陷檢測網絡，通過視覺轉換器主干網絡提取其特征，使用改進的交叉特征金字塔模塊對特征進行融合，融合特征通過區域生成網絡模塊得到檢測候選框，感興趣區域檢測頭模塊對候選框中的缺陷目標進行定位分類，迭代優化模型參數，形成針對金屬膜片表面缺陷的檢測模型；多個攝像頭對實際生產中的金屬膜片進行連續拍攝，將拍攝到的相關圖像組輸入缺陷檢測模型，對圖像中的缺陷進行檢測。本發明使用視覺轉換器及改進的交叉特征金字塔模塊，高效準確實現金屬膜片表面缺陷檢測任務。

本發明授權基于交叉特征融合的金屬膜片表面缺陷檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于交叉特征融合的金屬膜片表面缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1，使用多個攝像頭及不同光源搭配分別采集金屬膜片表面圖像，記錄金屬膜片同一區域中采集到的多張圖像為一組，建立對應關系，人工標注采集圖像中金屬膜片表面缺陷的位置和類型，形成金屬膜片表面缺陷數據集，劃分訓練集及驗證集； S2，將訓練集中的訓練樣本輸入視覺轉換器主干網絡提取特征，以得到缺陷圖像的特征圖； 所述視覺轉換器主干網絡，包含多個不同階段，不同階段會生成不同的特征圖，其特征圖長度與寬度逐級減半，在空間上形成逐級遞減的層級結構；不同階段的特征圖信息輸入特征金字塔模塊，視覺轉換器主干網絡將圖像區分為多個窗口區域進行序列化操作，相鄰窗口之間相互重疊，以保留圖像的局部連續性， S3，基于步驟S2處理后的不同尺度特征圖將進一步輸入改進的交叉特征金字塔模塊對特征圖進行特征融合；所述改進的交叉特征金字塔模塊包括自底向上通路、自頂向下通路、橫向連接通路和交叉融合通路，改進的交叉特征金字塔模塊對不同分辨率特征圖分別進行特征降維及特征升維處理，將對應分辨率的特征圖進行合并后生成合并特征圖；原始輸入圖片，經過步驟S2后生成的不同尺度特征圖，將其視為改進后的交叉特征金字塔模塊中的自底向上通路，在自底向上通路中選取部分特征圖作為改進的交叉特征金字塔模塊的整體輸入，特征圖分別通過橫向連接通路和交叉融合通路進行初步特征融合得到一級中間特征圖，其中橫向連接通路使用1×1卷積層進行連接，在橫向連接的同時完成輸出維度的轉化，交叉融合通路使用改進的上采樣模塊，在使用最近鄰插值法的同時融合使用1×1卷積層，使得上采樣模塊更好的實現不同尺度特征圖維度之間的平衡； S4，基于步驟S3處理后的融合特征信息，進一步輸入區域生成網絡模塊及感興趣區域檢測頭模塊； S5，對實際生產中的金屬膜片工件進行連續拍攝，將多個攝像頭拍攝的同一區域圖像按通道輸入S2～S4訓練生成的金屬膜片表面缺陷檢測模型中，對多通道圖像中的缺陷進行檢測并使用矩形框標記圖像中出現的金屬膜片表面缺陷位置及類型。

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