德中(深圳)激光智能科技有限公司;北京德智矩阵科技有限公司;江苏德智半导体科技有限公司;广东德智视创科技有限公司;广东德智光学有限公司曹峰获国家专利权
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龙图腾网获悉德中(深圳)激光智能科技有限公司;北京德智矩阵科技有限公司;江苏德智半导体科技有限公司;广东德智视创科技有限公司;广东德智光学有限公司申请的专利一种基于多尺度特征融合的集装箱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：CN120833340B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511340567.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多尺度特征融合的集装箱表面缺陷检测方法是由曹峰;何生茂;闫朋雷;周崇山设计研发完成，并于2025-09-19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融合的集装箱表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多尺度特征融合的集装箱表面缺陷检测方法，包括获取集装箱表面的第一分辨率图像，对第一分辨率图像进行数据预处理，得到预处理后图像；采用轻量化骨干网络提取预处理后图像的基础特征；对基础特征进行多尺度特征融合，得到融合特征；采用自适应注意力模块提取融合特征的缺陷候选区域特征，以抑制集装箱表面缺陷的背景干扰；采用多分支检测头检测缺陷候选区域特征的不同尺度缺陷，得到多尺度特征；对多尺度特征进行后处理，得到缺陷检测结果。该方法能够实现全尺度缺陷的高精度检测，同时显著降低模型计算复杂度与参数量，适用于港口物流等工业级应用，满足集装箱表面缺陷检测高精度、高速度和高稳定性的需求。
本发明授权一种基于多尺度特征融合的集装箱表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合的集装箱表面缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取集装箱表面的第一分辨率图像，对所述第一分辨率图像进行数据预处理，得到预处理后图像；其中，所述数据预处理包括去雾、降噪、光照均衡和图像拼接； 采用轻量化骨干网络提取所述预处理后图像的基础特征；所述基础特征包括浅层特征、中层特征和深层特征； 对所述基础特征进行多尺度特征融合，得到融合特征； 采用自适应注意力模块提取所述融合特征的缺陷候选区域特征，以抑制集装箱表面缺陷的背景干扰； 采用多分支检测头检测所述缺陷候选区域特征的不同尺度缺陷，得到多尺度特征； 对所述多尺度特征进行后处理，得到缺陷检测结果；其中，所述缺陷检测结果包括缺陷类型、缺陷位置、缺陷置信度和缺陷尺寸。
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