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龙图腾网获悉泉州装备制造研究所申请的专利一种基于多尺度特征提取的钢材表面缺陷检测方法及系统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：CN120563502B 。

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：202511050837.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多尺度特征提取的钢材表面缺陷检测方法及系统是由巢建树;张凯源;郭清伟;米琦;苏欣;孙可设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征提取的钢材表面缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多尺度特征提取的钢材表面缺陷检测方法及系统，方法包括，获取根据钢材缺陷图像的缺陷特征生成的第一特征图；通过基于局部和全局感受野的特征提取模块，将第一特征图转换为捕获了多尺度钢材缺陷特征的第一浅层特征图；通过大小尺度特征增强模块，将第一浅层特征图转换为增强了大小尺度钢材缺陷特征的第二浅层特征图；通过基于局部和全局感受野的特征提取模块提取第二浅层特征图的多尺度钢材缺陷特征；通过形态增强模块，将经过特征提取的第二浅层特征图转换为增强了形态特征的深层特征图。能够兼顾小尺度缺陷特征和大尺度缺陷特征的识别，实现生产效率和识别准度的平衡。

本发明授权一种基于多尺度特征提取的钢材表面缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征提取的钢材表面缺陷检测方法，其特征在于，方法包括： 获取根据钢材缺陷图像的缺陷特征生成的第一特征图； 将第一特征图通过深度可分离卷积层提取多尺度缺陷特征后，输入并行的两个1×1卷积层进行降维，得到降维后的第一特征图； 通道升维所述降维后的第一特征图后通过并行的多组滤波器，分别得到升维后第一特征图对应的原始特征图、小尺度缺陷特征图、中尺度缺陷特征图和大尺度缺陷特征图； 将所述原始特征图、小尺度缺陷特征图、中尺度缺陷特征图和大尺度缺陷特征图与所述降维后的第一特征图进行残差连接，得到第二特征图； 融合所述降维后的第一特征图和第二特征图后与第一特征图进行残差连接，得到第一浅层特征图； 将所述第一浅层特征图输入并行的重参数化卷积层和感受野注意力卷积层，分别生成捕获了大尺度缺陷特征的语义信息的第三特征图和捕获了小尺度缺陷特征的第四特征图； 将所述第三特征图通过设置为第一压缩比例值的通道挤压激励模块，变换为聚焦了大尺度缺陷特征的第五特征图； 将所述第四特征图均匀地划分为两个第一子特征图，并分别输入压缩比例设置为第二压缩比例值和第三压缩比例值的通道挤压激励模块，输出为聚焦了小尺度缺陷特征的两个第二子特征图； 融合所述第五特征图和所述两个第二子特征图得到第二浅层特征图； 通过基于局部和全局感受野的特征提取模块提取第二浅层特征图的多尺度钢材缺陷特征； 将经过特征提取的第二浅层特征图输入多个特征提取模块，输出形态增强特征图，所述形态增强特征图用于捕获小尺度缺陷特征的划痕边缘特征和大尺度缺陷特征的裂纹走向特征； 逐元素相加经过特征提取的第二浅层特征图与所述形态增强特征图得到相加后的特征图； 通过高效通道注意力模块对所述相加后的特征图的通道权重进行自适应校准得到校准后的特征图； 逐元素相乘所述校准后的特征图和所述相加后的特征图得到增强了形态特征的深层特征图，其中，所述第一浅层特征图、所述第二浅层特征图和所述深层特征图均用于检测钢材表面缺陷。

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