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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于Transformer与通道交互的多类别焊点缺陷分类方法、系统、设备及介质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：CN119851043B 。

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：202510279638.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于Transformer与通道交互的多类别焊点缺陷分类方法、系统、设备及介质是由汪俊;周杰;濮宬涵;牛牧原;陆乐;林子煜设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer与通道交互的多类别焊点缺陷分类方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Transformer与通道交互的多类别焊点缺陷分类方法、系统、设备及介质，包括：输入图像预处理，对输入的支持图像与查询图像分别进行划分、嵌入、位置编码和类别信息嵌入；将包含了位置与类别信息的图像块嵌入序列输送Transformer编码器提取包含了类别相关信息和原始各个图像块的嵌入特征；利用类别相关嵌入向量与全局视觉上下文向量对每个通道的图像块嵌入特征进行自适应调整；通过计算支持图像与查询图像的相似度，判断它们是否属于相同类别或缺陷类型；通过分类网络输出图像的缺陷类别；本发明有效提升了焊点缺陷分类的精度，特别是在缺陷类型多样和样本量小的场景下，克服了传统方法面临的类别混淆和小样本学习问题。

本发明授权一种基于Transformer与通道交互的多类别焊点缺陷分类方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer与通道交互的多类别焊点缺陷分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、输入图像预处理，对输入的支持图像与查询图像分别进行划分、嵌入、位置编码和类别信息嵌入，生成包含了位置与类别信息的图像块嵌入序列Z； S2、构建类别嵌入提取模块，将包含了位置与类别信息的图像块嵌入序列Z输送Transformer编码器提取包含了类别相关信息和原始各个图像块的嵌入特征ZL，增强全局上下文感知； S3、构建特征通道交互模块，利用类别相关嵌入向量Cclass与全局视觉上下文向量Zglobal对每个通道的图像块嵌入特征进行自适应调整；具体包括： S31、计算全局视觉上下文向量，对前述步骤得到的序列 将其中的每个图像块嵌入特征进行平均，得到全局视觉上下文向量Zglobal： S32、生成类别引导向量γL，将类别相关嵌入向量Cclass与全局视觉上下文向量Zglobal进行串联拼接，形成一个新的向量[Cclass,Zglobal]，将拼接后的向量输入到一个两层的MLP中，生成一个类别引导向量： γL＝σW2σW1[Cclass；Zglobal]+b1+b2； 其中，σ表示sigmoid激活函数，W1和W2表示两层MLP的权重，b1和b2表示两层MLP的偏置； S33、调整图像块特征，最后将类别引导向量γL加到每个图像块嵌入特征的通道上，从而对每个通道的特征进行引导，最终得到的序列为： S4、构建相似度度量模块，通过计算支持图像与查询图像的相似度，判断它们是否属于相同类别或缺陷类型； S5、分类输出，根据特征融合和相似度得分，通过分类网络输出图像的缺陷类别。

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