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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于图像恢复的工业缺陷检测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：CN116862894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310921316.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像恢复的工业缺陷检测方法是由罗海驰;鄢宁;李岳阳设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像恢复的工业缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像恢复的工业缺陷检测方法，属于工业产品表面缺陷检测技术领域。本发明利用FFM‑SA模块将编码器输出的特征与经过块金字塔记忆模块过滤掉异常的多尺度特征有效地融合，增强恢复图像的细节信息；此外，本发明提出的分割子网络提取异常图像和恢复图像的多尺度特征，并完成对应尺度特征的级联操作，为异常区域的定位提供更有效的信息。最后使用具有代表性的异常检测数据集进行实验，证明了本发明方法较其他异常检测方法具有更好的检测效果。

本发明授权一种基于图像恢复的工业缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像恢复的工业缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一：获取待测工件的原始图像，输入编码器，得到一组多尺度特征图； 步骤二：利用块金字塔记忆模块对深层特征图进行异常特征的抑制，得到一组过滤异常后的特征图；所述块金字塔记忆模块采用正常图像进行训练； 步骤三：通过基于空间注意力机制的特征融合模块FFM-SA，将所述步骤一得到的多尺度特征图和所述步骤二得到的过滤异常后的特征图进行融合，得到增强细节信息的特征图； 步骤四：将所述步骤三得到的增强细节信息的特征图输入解码器，进行图像恢复； 步骤五：将所述原始图像和所述步骤四得到的恢复图像输入到分割子网络中，得到缺陷分割结果，由此判断待测工件存在的缺陷； 所述步骤二中块金字塔记忆模块的计算过程包括： 对所述原始图像x，编码器E输出一组多尺度特征图{Z1,Z2,...,Z5}，将深层特征图{Z3,Z4,Z5}分别输入对应的块金字塔记忆模块； 第三层特征图的处理过程包括： 1在第一个分支中，将特征图Z3均分为个块，其中和分别为沿高度、宽度和通道维度的划分率；每个块的高度为宽度为通道长度为H为高，W为宽，C为通道维数； 对于每一个块，将其展平后得到一个向量作为查询，根据查询与内存中的内存项的相似性来计算注意权值w，其中内存M1包含N1个维度为P1的实值向量，P1＝h1×w1×c1； 然后通过使用权值w对内存M1中的内存项进行线性组合，最后将得到的特征向量变换为与Z3相同的维度大小的特征图 2在第二个分支中，划分率为rH2＝2rH1，rW2＝2rW1，rC2＝2rC1，内存表示为其他计算过程与所述第一个分支中相同，通过查询并聚合后得到特征图 3将增强后的特征图进行特征融合后得到最终的特征图 第四层特征图Z4与第五层特征图Z5的处理过程与所述第三层特征图Z3相同，由此得到一组变换后的特征图

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