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龙图腾网获悉济南大学申请的专利一种基于融合注意力的汽车零部件图像配准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：CN118864554B 。

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：202411074266.0，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于融合注意力的汽车零部件图像配准方法是由李忠涛;谷亚奇;苏冠群;时晓光;付颖颖;王凯;张波;张玉璘设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合注意力的汽车零部件图像配准方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于融合注意力的汽车零部件图像配准方法，涉及图像配准技术领域。本发明提出了汽车零部件图像配准流程，包括汽车零部件图像数据集制作、构建特征融合模块FFM、构建深度卷积前馈网络模块DFFN、构建融合注意力FAT、构建融合注意力模块FATM、构建汽车零部件图像配准模型和获得配准后的汽车零部件图像；同时提出了融合注意力模块FATM，包括多个融合注意力FAT，FATM可以捕获到不同尺度水平的各种短程和长程流动特征，促进不同层间的特征信息交互，从而更为准确的表示变形场，以提升图像配准的精度。

本发明授权一种基于融合注意力的汽车零部件图像配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于融合注意力的汽车零部件图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、汽车零部件图像数据集制作，在汽车零部件生产环境中，使用相机通过不同角度、不同光照条件下对汽车零部件进行表面整体拍照，对获得的每一个原始图像进行旋转、平移、缩放，获得对应变换后的图像，原始图像作为目标图像，变换后的图像作为运动图像，把每一个目标图像和对应的运动图像作为一组图像数据保存，获得汽车零部件图像数据集； S2、构建特征融合模块FFM，输入特征Xin，Xin∈RH×W×C，H、W和C分别代表Xin的高、宽和通道，把Xin分别通过3×3卷积和5×5卷积得到和H1、W1和C1分别代表和的高、宽和通道，和里面的1和2分别代表特征融合过程中的两个分支，Conv3×3·代表3×3的卷积操作，Conv5×5·代表5×5的卷积操作；然后分别通过批归一化群卷积得到和BNGC·代表批归一化群卷积，λ和μμ代表权重，+代表逐元素相加，ReLu·代表ReLu激活函数；然后再分别依次通过密集连接和残差连接得到和DC·代表密集连接，代表逐元素相乘，两个分支再各自进行一次残差连接来提升模型的性能；最后把两个分支的输出逐元素相加得到特征融合模块FFM的最终输出Yout， S3、构建深度卷积前馈网络模块DFFN，包含两个MLP层和一个深度卷积层； S4、构建融合注意力FAT，依次包括特征融合模块FFM、自注意力层、深度卷积前馈网络模块DFFN； S5、构建融合注意力模块FATM，包含多个融合注意力FAT； S6、构建汽车零部件图像配准模型，包括图像输入、骨干网络、融合注意力模块FATM、解码器、网格采样器和输出； S7、获得配准后的汽车零部件图像，使用汽车零部件图像数据集训练汽车零部件图像配准模型，训练完成后，在汽车零部件生产环境中拍摄图像作为待配准图像，在汽车零部件图像数据集中选取高质量的图像作为目标图像，将待配准的图像和目标图像一并输入到汽车零部件图像配准模型中得到变形场，把得到的变形场输入到网格采样器中，网格采样器使用变形场把待配准图像进行扭曲，最终得到配准后的图像。

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