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龙图腾网获悉深圳市信润富联数字科技有限公司申请的专利铸件外观缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN120182249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510631397.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权铸件外观缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质是由黄雪峰;熊海飞;黄世鸿设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本铸件外观缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种铸件外观缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待检测铸件对应的外观图像和设计参考图像，外观图像为三通道图像，设计参考图像为单通道图像；将外观图像和设计参考图像进行对齐并进行通道融合，得到融合有四通道的融合图像；对融合图像进行分块，得到图像块序列，图像块序列包括多个图像块，多个图像块中的各图像块具有相同的尺寸和通道数；将图像块序列输入至预先训练的缺陷语义分割模型中，输出待检测铸件的缺陷语义分割结果，缺陷语义分割结果用于表征待检测铸件的缺陷类型和缺陷位置。这样可以快速、准确地确定出待检测铸件的缺陷类型和缺陷位置，从而提高了铸件外观缺陷的检测速度和检测精度。

本发明授权铸件外观缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种铸件外观缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测铸件对应的外观图像和设计参考图像，其中，所述外观图像为三通道图像，所述设计参考图像为单通道图像； 将所述外观图像和所述设计参考图像进行对齐并进行通道融合，得到融合有四通道的融合图像； 对所述融合图像进行分块，得到图像块序列，其中，所述图像块序列包括多个图像块，所述多个图像块中的各图像块具有相同的尺寸和通道数； 将所述图像块序列输入至预先训练的缺陷语义分割模型中，输出所述待检测铸件的缺陷语义分割结果，其中，所述缺陷语义分割结果用于表征所述待检测铸件的缺陷类型和缺陷位置，所述缺陷语义分割模型用于获取所述外观图像对应的三通道数据和所述设计参考图像对应的单通道数据之间的潜在语义关联，并根据所述外观图像对应的三通道数据和所述设计参考图像对应的单通道数据之间的潜在语义关联，确定出所述缺陷语义分割结果； 其中，所述缺陷语义分割模型包括嵌入模块、多尺度卷积模块和特征提取模块； 所述将所述图像块序列输入至预先训练的缺陷语义分割模型中，输出所述待检测铸件的缺陷语义分割结果，包括： 将所述图像块序列输入至所述嵌入模块中，输出所述图像块序列对应的第一向量序列，其中，所述第一向量序列是由所述图像块序列中的各图像块的嵌入向量和偏移量向量拼接得到； 将所述图像块序列输入至所述多尺度卷积模块中，输出所述图像块序列对应的第二向量序列，其中，所述第二向量序列是由所述图像块序列中的各图像块的特征图展开得到； 分别对所述第一向量序列和所述第二向量序列进行拼接，得到第三向量序列； 将所述第三向量序列输入至所述特征提取模块中，输出所述缺陷语义分割结果； 其中，所述特征提取模块包括依次串联连接的多个特征提取子模块，每个所述特征提取子模块至少包括多头注意力层、交叉注意力层和多层感知机层； 所述将所述第三向量序列输入至所述特征提取模块中，输出所述缺陷语义分割结果，包括： 利用所述多头注意力层并行运行的多个注意力机制，从所述第三向量序列中获取第一注意力分布，并根据所述第一注意力分布，得到第一上下文向量，其中，所述第一上下文向量用于表征所述图像块序列中各图像块之间的潜在语义关联； 利用所述交叉注意力层运行的交叉注意力机制，从所述第三向量序列和所述第一上下文向量中获取第二注意力分布，并根据所述第二注意力分布，得到第二上下文向量，其中，所述第二上下文向量用于表征所述外观图像对应的三通道数据和所述设计参考图像对应的单通道数据之间的潜在语义关联； 利用所述多层感知机层对所述第一上下文向量和所述第二上下文向量进行感知，得到所述缺陷语义分割结果。

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