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龙图腾网获悉江苏金恒信息科技股份有限公司申请的专利一种金属板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：CN116934707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310898355.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种金属板表面缺陷检测方法是由岳晨;李福存;王苏杨;李井先;林文辉;杨爱玲;杨波;王雨澄;马超设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种金属板表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种金属板表面缺陷检测方法，首先，利用相机扫描训练金属板，处理数据后得到多模态标注数据集；然后，构建待训练多模态融合网络；最后将多模态标注数据集送入待训练多模态融合网络进行训练，构建多模态融合网络；将待检测的多模态数据经数据对齐与预处理后，送入多模态融合网络进行推理，得到金属板表面缺陷检测结果。本申请采用复合的数据采集方案，有效弥补单一探测方案的表征信息不足的缺点，解决单一检测方案对金属板表面缺陷的判断准确性低的问题。

本发明授权一种金属板表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种金属板表面缺陷检测方法，其特征在于，包括： 利用相机扫描训练金属板，分别结合3D线激光、颜色和红外图像采集方法，得到所述训练金属板表面的3D点云数据、RGB图像、红外图像； 根据各相机的分辨率、相对位置以及真实的采集行频，进行数据对齐，并将所述3D点云数据转化为深度图像，对所述深度图像、RGB图像、红外图像进行尺度标准化处理，得到对齐与预处理后的多模态数据； 对所述对齐与预处理后的多模态数据进行标注，得到多模态标注数据集； 以yolov8作为基础网络架构，结合shuffle、通道空间注意力方法，并融合LOG边缘特征增强模块，构建待训练多模态融合网络； 将多模态标注数据集送入所述待训练多模态融合网络进行训练，采用分段式训练策略，结合参数冻结的思想，构建多模态融合网络； 结合3D线激光、颜色和红外图像采集方法，利用相机扫描待检测金属板，并对得到的数据进行对齐和预处理，得到待检测的对齐与预处理后的多模态数据，将所述待检测的对齐与预处理后的多模态数据送入所述多模态融合网络进行推理，得到金属板表面缺陷检测结果； 所述构建待训练多模态融合网络，具体包括： 构建RGB图像特征提取模块、深度图像特征提取模块、红外图像特征提取模块分别作为RGB图像、深度图像、红外图像的特征提取骨干网络，所述RGB图像特征提取模块沿用yolov8的backbone的上半部分，深度图像特征提取模块结合了yolov8的backbone的上半部分，通过融合LOG边缘特征增强模块进行构建，红外图像特征提取模块结合了yolov8的backbone的上半部分，通过融合通道空间注意力机制进行构建； 对所述RGB图像特征提取模块、深度图像特征提取模块、红外图像特征提取模块，采用shuffle、Multiply、Concat的方式进行分阶段融合，构建待训练多模态融合网络； 所述深度图像特征提取模块依次由C32BS模块、LOG边缘特征增强模块、C32BS模块、LOG边缘特征增强模块、C2f模块、C32BS模块进行级联； 所述红外图像特征提取模块依次由C32BS模块、CBAM模块、C32BS模块、CBAM模块、C2f模块、C32BS模块进行级联； 其中，C32BS模块和C2f模块分别为yolov8的Conv层和C2f层，由卷积层、BN层、SiLU层组成，CBAM模块为通道空间注意力机制模块； 所述采用shuffle、Multiply、Concat的方式进行分阶段融合，具体包括： 将RGB图像特征提取模块的第1个C32BS模块分别与深度图像特征提取模块、红外图像特征提取模块的第1个C32BS模块采用shuffle方式进行通道混洗； 将深度图像特征提取模块的第1个LOG边缘特征增强模块的输出与红外图像特征提取模块的第1个CBAM模块的输出采用Concat方式连接，并连接后的输出与RGB图像特征提取模块的第1个C32BS模块的输出通过Multiply方式连接； 将深度图像特征提取模块的第2个LOG边缘特征增强模块的输出与红外图像特征提取模块的第2个CBAM模块的输出采用Concat方式连接，并连接后的输出与RGB图像特征提取模块的第2个C32BS模块的输出通过Multiply方式连接； 将RGB图像特征提取模块、深度图像特征提取模块、红外图像特征提取模块的第3个C32BS模块的输出通过Concat方式连接，构建待训练多模态融合网络。

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