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龙图腾网获悉中国计量大学;元心科技(深圳)有限公司申请的专利基于深度学习的金属表面微缺陷检测方法及系统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：CN120125575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510594144.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的金属表面微缺陷检测方法及系统是由罗文;徐善武;李云飞;张德元;代婕;汪照设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的金属表面微缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的金属表面微缺陷检测方法及系统，所述方法包括：获取待检测金属的表面图像并进行预处理；调用训练好的缺陷检测模型对所述表面图像进行缺陷检测，得到所述表面图像中的缺陷区域的边界框；其中，所述训练好的缺陷检测模型中包含有注意力组合模块、增强特征提取模块、四分支堆叠模块；所述注意力组合模块用于提取所述表面图像的多尺度特征；所述增强特征提取模块通过扩大感受野，提取所述表面图像的深层局部特征；所述四分支堆叠模块通过网络结构优化，降低模型参数量；基于所述边界框的尺寸信息，确定所述待检测金属的实际缺陷尺寸。采用本方法能够提高对金属表面微缺陷检测的效率。

本发明授权基于深度学习的金属表面微缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的金属表面微缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测金属的表面图像并进行预处理； 调用训练好的缺陷检测模型对所述表面图像进行缺陷检测，得到所述表面图像中的缺陷区域的边界框； 基于所述边界框的尺寸信息，确定所述待检测金属的实际缺陷尺寸； 其中，所述训练好的缺陷检测模型中包含有注意力组合模块、增强特征提取模块、四分支堆叠模块；所述注意力组合模块用于提取所述表面图像的多尺度特征；所述增强特征提取模块通过扩大感受野，提取所述表面图像的深层局部特征；所述四分支堆叠模块通过网络结构优化，降低模型参数量； 所述四分支堆叠模块包括两个分支； 在第一分支中，输入内容经过1×1的卷积块处理后得到第一输出； 在第二分支中，所述输入内容经过1×1的卷积块处理后得到第二输出，所述第二输出经过3×3的卷积块处理后得到第三输出，将所述第二输出与所述第三输出进行拼接后输入1×1的卷积块处理得到第四输出；所述第四输出经过3×3的卷积块处理后得到第五输出，所述第五输出再经过3×3的卷积块处理后得到第六输出； 将所述第一输出、所述第四输出、所述第五输出以及所述第六输出进行拼接后输入1×1的卷积块处理后，得到所述四分支堆叠模块的输出结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国计量大学;元心科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：310016 浙江省杭州市江干区杭州下沙高教园区学源街258号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。