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龙图腾网获悉宁德思客琦智能装备有限公司申请的专利一种基于视觉混合注意力机制的焊接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：CN120259280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510716942.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视觉混合注意力机制的焊接缺陷检测方法及系统是由付文辉;缪泽强;李超;高松斌;赵亚西设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉混合注意力机制的焊接缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种基于视觉混合注意力机制的焊接缺陷检测方法及系统，首先对待检测的物件，由工业相机捕捉焊点图像，以固定分辨率输入;对输入的图像，传递到特征提取层，进行特征提取，设输入图像为x，对特征提取层输出的特征图进行特征优化;对优化后的特征图进入输出层，进行目标检测。本发明增强了模型感知上下文的能力，提高了特征的利用范围，使模型更具鲁棒性，能有效针对不同类型的焊接缺陷。在注意力机制的帮助下，解决了传统DNN方案特征丢失和位置信息传递丢失的问题，解决了不明显的缺陷检测率较低的问题。

本发明授权一种基于视觉混合注意力机制的焊接缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉混合注意力机制的焊接缺陷检测方法，其特征在于：具体按以下步骤执行： S1:对待检测的物件，由工业相机捕捉焊点图像，以固定分辨率输入； S2:对输入的图像，传递到特征提取层，进行特征提取，设输入图像为，如式（1）： 式（1）； 其中，尺寸为H×W×C，其中H是高度，W是宽度，C是通道数； S3:对特征提取层输出的特征图进行特征优化； 具体按以下步骤执行： S3.1:通过深度可分离卷积DWConv和层归一化LN处理特征图，然后通过增强的多头自注意力EMSA和坐标注意力CA机制优化特征图； 通过多头自注意力，通过多尺度和多头自注意力机制，捕捉全局上下文信息，增强特征的表达能力，如式（7）： 式（7）； 其中，X input表示输入特征，X output表示输出特征，X m和X n表示中间特征，Q、K和V分别表示query矩阵、key矩阵和value矩阵，Linear是线性变换操作，SiLU是Linaer的激活函数，FC表示全连接，d是标量因子； S3.2:进行特征融合,经过混合注意力机制处理后的特征图通过多层感知器层MLP进行融合，得到优化后的特征图； 经过混合注意力机制处理后的特征图通过多层感知器层MLP进行融合，得到优化后的特征图；首先，输入特征通过深度可分离卷积残差块实现参数共享，并增强对于局部特征的学习能力，然后使用归一化层进行处理，其输出分别经过多头注意力机制和坐标注意力机制进行处理后，用LN进行归一化，最后经过多层感知器层获取输出结果，如式（8）： 式（8）； 其中，X q 是中间特征，DWconv表示深度可分离卷积，LN表示归一化，CA表示坐标注意力机制，EMSA表示增强多头自注意力机制，MLP表示多层感知器； S4:将优化后的特征图导入输出层，进行目标检测。

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