马鞍山钢铁股份有限公司张勇获国家专利权
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龙图腾网获悉马鞍山钢铁股份有限公司申请的专利一种基于卷积神经网络的钢卷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：CN118735866B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202410766943.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于卷积神经网络的钢卷表面缺陷检测方法是由张勇;严开龙;郭俊阳;杜涛;吴俊;李登鹏;李涛;张沛杰设计研发完成，并于2024-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于卷积神经网络的钢卷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卷积神经网络的钢卷表面缺陷检测方法，包括：取出输入特征图不同位置的特征；将选取的特征输入感知器，并设置类别；将感知器的输出通过Softmax函数作为描述各个特征的置信度得分；将之前生成的置信度分数与手动选择的权重因子进行加权求和；将加权结果输入到ReLu函数中以获得掩码值；该掩码与按位置的输入特征图相乘来获得注意层的输出特征图；本发明采用注意力层结构简单，参数较少，使得其计算复杂度和空间复杂度都较低，可以更高效的处理高分辨率的特征；且注意力层结构可以很容易地嵌入到任何现有网络，具有较强的实践意义；在减少网络参数量的同时，提高了识别分割和分类的准确率。
本发明授权一种基于卷积神经网络的钢卷表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的钢卷表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：取出钢卷表面输入特征图不同位置的特征； S2：将选取的特征输入感知器，并设置类别； S3：将感知器的输出通过Softmax函数作为描述各个特征的置信度得分； S4：生成输入特征图的掩码，输入特征图的掩码与输入到注意层的特征图具有相同的宽度和高度，且每个位置的值都是标量，计算每个值的过程mask的位置如下：将之前生成的置信度分数与手动选择的权重因子进行加权求和； S5：将之前加权求和的结果输入到ReLu函数中以获得掩码值； S6：将掩码值与按位置的输入特征图相乘来获得注意层的输出特征图。
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