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龙图腾网获悉河北白沙烟草有限责任公司申请的专利一种基于DMSA-Swin-Unet网络模型的铝型材表面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：CN120339262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510666860.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于DMSA-Swin-Unet网络模型的铝型材表面缺陷检测方法是由金川;郑晓耘;刘冬梅;秦存永;冉宝新;李松岩;昝鑫;傅小倩设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DMSA-Swin-Unet网络模型的铝型材表面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DMSA‑Swin‑Unet网络模型的铝型材表面缺陷检测方法，涉及工业检测技术领域，包括：对采集的铝型材表面图像进行预处理；使用预定步长的卷积操作，将图像划分为图像块并进行线性投影，生成嵌入特征序列；将特征输入SwinUnet编码器模块以提取多层次局部与全局特征，多层嵌套的SwinTransformer模块采用交替的窗口注意力与移位窗口注意力机制；在解码过程中，通过跳跃连接将对应尺度的编码特征融合；在跳跃连接后配置DMSA模块，用于增强融合后的上下文信息感知能力；通过图像块扩展进行逐级上采样，输出与原始图像尺寸一致的像素级缺陷分割图。本发明检测精度高、鲁棒性强、适应性好、可部署性强，适用于工业现场铝型材表面缺陷的自动识别与智能质检场景。

本发明授权一种基于DMSA-Swin-Unet网络模型的铝型材表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DMSA‑Swin‑Unet网络模型的铝型材表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S101：对采集的铝型材表面图像进行预处理，所述预处理包括图像尺寸归一化、色彩增强和数据标准化； S103：对预处理后的所述图像使用预定步长的卷积操作，将所述图像划分为图像块并进行线性投影，生成嵌入特征序列； S105：通过Swin Unet编码器模块提取多层次局部与全局特征，所述编码器模块中多层嵌套的Swin Transformer采用交替的窗口注意力与移位窗口注意力机制； S107：在每层解码过程中将对应尺度的编码特征通过跳跃连接进行融合； S109：在跳跃连接后配置DMSA模块，所述DMSA模块由通道注意力模块与空间注意力模块并联组成； S111：通过图像块扩展进行逐级上采样，最终输出与原始图像尺寸一致的像素级缺陷分割图。

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河北白沙烟草有限责任公司，其通讯地址为：050035 河北省石家庄市高新区槐安东路666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”。