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龍圖騰網獲悉西安交通大學申請的專利一種基于重構網絡的物體表面缺陷檢測方法及系統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：CN116051523B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202310090377.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于重構網絡的物體表面缺陷檢測方法及系統是由李兵;杜肖;趙卓;劉桐坤;蔣冰克;金霄;金柳亦設計研發完成，并于2023-02-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于重構網絡的物體表面缺陷檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于重構網絡的物體表面缺陷檢測方法及系統，采用ConvNeXtblock搭建網絡模型；向搭建的網絡模型中引入通道注意力機制模塊，得到基于ConvNeXtblock和通道注意模塊的U?net網絡模型；基于得到的U?net網絡模型，設置損失函數；對U?net網絡模型進行訓練，保存訓練生成的權重文件；將權重文件加載到U?net網絡模型中，再將帶有掩碼的圖像輸入到加載權重文件的U?net網絡模型中，根據異常檢測函數GMS實現異常定位，完成缺陷檢測。本發明能有效適用于物體表面缺陷檢測中，適合多種工業環境，可以更好的對圖像建模，重構出效果好的圖片，取得好的檢測效果，適用于紡織品、鋼材、塑料制品、印刷品產品的表面質量控制中，用來對這些品類的物品實現表面缺陷檢測。

本發明授權一種基于重構網絡的物體表面缺陷檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于重構網絡的物體表面缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 采用ConvNeXtblock搭建網絡模型，包括深度可分離卷積層，全鏈接層，LayerNorm，以及GELU激活函數，同時引入通道注意力機制模塊；向搭建的網絡模型中引入通道注意力機制模塊，得到基于ConvNeXtblock和通道注意模塊的U-net網絡模型，具體為： 使用2×2conv層和步幅為2進行空間下采樣；采用ConvNeXtblock獲得特征圖，在空間分辨率發生變化的地方添加LayerNorm和激活函數GELU，通過通道注意力機制模塊實現通道的重新校準，同時跳躍鏈接； 基于得到的U-net網絡模型，設置損失函數；對U-net網絡模型進行訓練，保存訓練生成的權重文件，采用梯度幅度相似度GMS作為圖像的表面缺陷得分，模型訓練時的損失函數具體如下： 其中，為輸入圖片與輸出結果的均方誤差，為輸入圖片與輸出結果的結構相似性誤差，為梯度幅度相似性誤差，為模型訓練時的損失函數，； 將權重文件加載到U-net網絡模型中，再將帶有掩碼的圖像輸入到加載權重文件的U-net網絡模型中，根據異常檢測函數GMS實現異常定位，完成缺陷檢測。

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西安交通大學，其通訊地址為：710049 陜西省西安市碑林區咸寧西路28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”。