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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于重构网络的物体表面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：CN116051523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310090377.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于重构网络的物体表面缺陷检测方法及系统是由李兵;杜肖;赵卓;刘桐坤;蒋冰克;金霄;金柳亦设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于重构网络的物体表面缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于重构网络的物体表面缺陷检测方法及系统，采用ConvNeXtblock搭建网络模型；向搭建的网络模型中引入通道注意力机制模块，得到基于ConvNeXtblock和通道注意模块的U‑net网络模型；基于得到的U‑net网络模型，设置损失函数；对U‑net网络模型进行训练，保存训练生成的权重文件；将权重文件加载到U‑net网络模型中，再将带有掩码的图像输入到加载权重文件的U‑net网络模型中，根据异常检测函数GMS实现异常定位，完成缺陷检测。本发明能有效适用于物体表面缺陷检测中，适合多种工业环境，可以更好的对图像建模，重构出效果好的图片，取得好的检测效果，适用于纺织品、钢材、塑料制品、印刷品产品的表面质量控制中，用来对这些品类的物品实现表面缺陷检测。

本发明授权一种基于重构网络的物体表面缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于重构网络的物体表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采用ConvNeXtblock搭建网络模型，包括深度可分离卷积层，全链接层，LayerNorm，以及GELU激活函数，同时引入通道注意力机制模块；向搭建的网络模型中引入通道注意力机制模块，得到基于ConvNeXtblock和通道注意模块的U-net网络模型，具体为： 使用2×2conv层和步幅为2进行空间下采样；采用ConvNeXtblock获得特征图，在空间分辨率发生变化的地方添加LayerNorm和激活函数GELU，通过通道注意力机制模块实现通道的重新校准，同时跳跃链接； 基于得到的U-net网络模型，设置损失函数；对U-net网络模型进行训练，保存训练生成的权重文件，采用梯度幅度相似度GMS作为图像的表面缺陷得分，模型训练时的损失函数具体如下： 其中，为输入图片与输出结果的均方误差，为输入图片与输出结果的结构相似性误差，为梯度幅度相似性误差，为模型训练时的损失函数，； 将权重文件加载到U-net网络模型中，再将带有掩码的图像输入到加载权重文件的U-net网络模型中，根据异常检测函数GMS实现异常定位，完成缺陷检测。

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西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28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”。