買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉東北大學申請的專利一種基于從像素到全局雙邊指導網絡的少樣本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：CN115908314B 。

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：202211438975.3，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于從像素到全局雙邊指導網絡的少樣本缺陷檢測方法是由張云洲;單德興;劉世同;胡自強;劉曉正;趙家奇設計研發完成，并于2022-11-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于從像素到全局雙邊指導網絡的少樣本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從像素到全局雙邊指導網絡的少樣本缺陷檢測方法，涉及圖像識別領域，為了建立準確的像素級對應關系，采用了一種交互式特征加權方案，由兩個互補分支組成，分別對前景和背景圖像的自依賴性和相互依賴性進行建模，克服紋理偏移、前景和背景相似度高的問題，再通過全局雙邊語義指導的方式建立全局雙邊對應關系，進一步提高模型的魯棒性，解決樣本缺陷檢測算法對大規模數據集的依賴，實現對未見過缺陷類別進行準確分割，以克服生產制造中的罕見缺陷類型的無法被檢測的問題。

本發明授權一種基于從像素到全局雙邊指導網絡的少樣本缺陷檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于從像素到全局雙邊指導網絡的少樣本缺陷檢測方法，包括以下步驟： S1：使用特征提取器將支持圖像、背景圖像和查詢圖像映射到同一特征空間；通過多尺度特征編碼器生成多尺度支持特征、多尺度查詢特征和多尺度背景特征； S2：將所述多尺度支持特征、多尺度查詢特征和多尺度背景特征輸入到像素級雙邊語義指導模塊與全局雙邊語義指導模塊中；其中，所述像素級雙邊語義指導模塊，基于交叉注意力得到前景指導特征和背景指導特征；用于建立支持圖像以及背景圖像和查詢圖像之間的像素級雙邊語義對應，以獲得前景指導特征和背景指導特征；所述全局雙邊語義指導模塊用于建立支持圖像、背景圖像和查詢圖像之間的全局雙邊語義對應，以獲得全局雙邊指導圖； S3：將前景指導特征、背景指導特征、查詢特征和全局雙邊指導圖在通道域中拼接，采用解碼器進行解碼，獲得缺陷分割結果，用于指導查詢圖像缺陷分割； 所述像素級雙邊語義指導模塊包括，基于自注意力對支持特征、背景特征和查詢特征進行特征增強；利用交叉注意力權重建立支持圖像與查詢圖像間前景區域的前景特征傳遞，同時，利用交叉注意力權重建立背景圖像與查詢圖像間背景區域的背景特征傳遞； 所述特征增強，采用自注意力增強查詢特征、背景特征和支持特征表示，自注意力的接收一組支持特征，其中，H是特征的高度，W是特征的寬度，C是通道數； 將支持特征尺寸調整為,其中，，計算自注意力權重，如式（1）所示： 1 其中，，Softmax為激活函數，為多層感知機； 基于自注意力權重，得到加權支持特征，將其作為殘差項添加到支持特征中，得到增強的支持特征如式（2）所示： 2 其中，Norm是層歸一化； 調整查詢特征Q的尺寸為,背景特征B的尺寸為,然后,和被輸入到自注意力，得到增強的查詢特征和增強的背景特征如式（3）、式（4）所示： （3） （4） 其中，表示查詢特征自意力權重，表示背景特征自注意力權重。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東北大學，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路3號巷11號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。