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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利联合多模态传感监测的复杂场景工业缺陷识别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：CN117218067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202311097511.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权联合多模态传感监测的复杂场景工业缺陷识别方法是由许镇义;谭几方;康宇;曹洋;卢江设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合多模态传感监测的复杂场景工业缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电子信息技术领域，公开了一种联合多模态传感监测的复杂场景工业缺陷识别方法，包括以下步骤：利用工业灰度相机和CCD可见光相机采集SMT主板的图像，分别得到灰度图像和RGB彩色图像；构建多模态融合适配检测网络，对SMT主板的灰度图像和RGB彩色图像进行模态适配融合，并利用检测头对SMT主板缺陷进行检测；本发明采用空间注意力融合来挖掘SMT主板灰度图像和RGB彩色图像的多模态成像数据之间在空间位置上的关联，通过空间位置加权生成融合特征图。同时，利用模态适配和诱导注意力机制来引导检测网络重点关注SMT主板缺陷特征区域，实现SMT主板缺陷的实时精准检测，提高SMT主板缺陷特征判别能力。

本发明授权联合多模态传感监测的复杂场景工业缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种联合多模态传感监测的复杂场景工业缺陷识别方法，包括以下步骤： 步骤一：利用工业灰度相机和CCD可见光相机采集SMT主板的图像，分别得到灰度图像和RGB彩色图像； 步骤二：构建多模态融合适配检测网络，对SMT主板的灰度图像和RGB彩色图像进行模态适配融合，并利用检测头对SMT主板缺陷进行检测；其中，多模态融合适配检测网络包括： 二维残差卷积网络，分别提取SMT主板的灰度图像和RGB彩色图像的深层变化特征图、；其中i表示SMT主板图像序号； 空间注意力融合模块，通过深层变化特征图、得到两个模态的空间位置信息特征图，将空间位置信息特征图输入到卷积层中交互学习得到空间注意力特征图；通过得到空间注意力权重图并计算融合特征图； 模态适配融合模块，对融合特征图进行卷积操作和最大压缩池化操作，得到SMT缺陷特征图； 诱导注意力模块，将编码为关键字、编码为查询和值，计算得到第i层经过诱导注意编码后的SMT主板特征图；具体包括：诱导注意力模块采用诱导注意编码方法，将编码为关键字、编码为查询和值，将和在通道方向上调整对齐； 诱导注意力将Q和K之间进行卷积运算，得到匹配矩阵P：； P在位置的卷积计算方式如下：； 采用卷积方式对中的SMT缺陷特征区域进行位置匹配； 将匹配矩阵P输入到softmax层进行空间位置计算，得到位置权重信息： ； 其中，为比例因子； 将位置权重信息进行上采样，得到与尺寸相同的空间权重区域： ； 其中，表示双线性插值上采样；最后，将值附上权重，实现诱导注意力： ； 其中，表示第i层经过诱导注意编码后的SMT主板特征图； 检测头，通过融合特征图和经过诱导注意编码后的SMT主板特征图，对SMT主板缺陷进行检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号，中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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