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龙图腾网获悉北京弥天科技有限公司申请的专利一种基于多模态数据的冷轧板形缺陷识别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：CN120182724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510645136.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多模态数据的冷轧板形缺陷识别方法是由朱效颖;李江;杨艺;王晓丹;党兵赛;李敏;高轩晴设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的冷轧板形缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据的冷轧板形缺陷识别方法，包括：收集冷轧钢板的板形信息，板形信息包括：冷轧钢板的板形图像信息、工艺时序参数信息以及运动时序参数信息；构建冷轧板形缺陷识别模型，将冷轧钢板的板形图像信息输入冷轧板形缺陷识别模型的轻量化CNN模块中提取图像特征，将冷轧钢板的工艺时序参数信息以及运动时序参数信息输入冷轧板形缺陷识别模型的双向LSTM模块中提取时序特征，将提取的图像特征和时序特征输入时空交叉注意力层中提取融合特征，将提取的融合特征分别输入缺陷分类模块和缺陷占比预测模块中，分别预测出冷轧钢板的缺陷类型和缺陷占比。本发明能够实现高精度、低延迟的冷轧板形缺陷识别。

本发明授权一种基于多模态数据的冷轧板形缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的冷轧板形缺陷识别方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 步骤S1、收集冷轧钢板的板形信息，所述板形信息包括：冷轧钢板的板形图像信息、工艺时序参数信息以及运动时序参数信息； 步骤S2、构建由轻量化CNN模块、双向LSTM模块、时空交叉注意力层、缺陷分类模块和缺陷占比预测模块构成的冷轧板形缺陷识别模型； 所述轻量化CNN模块包括：多尺度深度可分离卷积模块、动态通道重组残差连接模块、自适应感受野模块和全局平均池化层； 所述多尺度深度可分离卷积模块通过不同尺度并行的深度可分离卷积捕捉板形图像信息中冷轧板形缺陷的多尺度特征，将多尺度特征拼接得到融合特征图； 所述动态通道重组残差连接模块用于动态抑制融合特征图上的噪声通道，增强冷轧板形缺陷特征； 所述自适应感受野模块根据冷轧板形缺陷特征增强的融合特征图动态调整卷积核的感受野大小，增强对不同尺寸冷轧板形缺陷的捕捉能力，得到融合多尺度感受野的图像空间特征； 所述全局平均池化层将融合多尺度感受野的图像空间特征的全局空间信息进行压缩，得到图像特征； 步骤S3、将冷轧钢板的板形图像信息输入冷轧板形缺陷识别模型的轻量化CNN模块中提取图像特征，将冷轧钢板的工艺时序参数信息以及运动时序参数信息输入冷轧板形缺陷识别模型的双向LSTM模块中提取时序特征，将提取的图像特征和时序特征输入时空交叉注意力层中提取融合特征，将提取的融合特征分别输入缺陷分类模块和缺陷占比预测模块中，分别预测出冷轧钢板的缺陷类型和缺陷占比。

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