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龙图腾网获悉珠海科技学院申请的专利融合动态卷积与注意力的多尺度金属表面缺陷检测方法和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：CN120431027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510454222.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权融合动态卷积与注意力的多尺度金属表面缺陷检测方法和系统是由蒋本福;王奕哲;司玉娟;许济江;林载炘;袁稼铀;黄诗曼设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合动态卷积与注意力的多尺度金属表面缺陷检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了融合动态卷积与注意力的多尺度金属表面缺陷检测方法，涉及表面缺陷检测，获取待检测的金属表面图像；通过由卷积堆叠形成的C3_DAD‑CE模块对所述金属表面图像进行深度特征的提取，以获得能对金属表面的缺陷区域进行初步表征的多层次特征图；通过通道注意力机制对所述多层次特征图进行融合，得到增强后的特征图；通过分类网络预测所述增强后的特征图的缺陷类别，生成检测结果图像。本发明公开了融合动态卷积与注意力的多尺度金属表面缺陷检测系统。本发明旨在克服当前方法在处理复杂形状、多尺度缺陷时的局限性，全面提升检测的精度与效率。

本发明授权融合动态卷积与注意力的多尺度金属表面缺陷检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.融合动态卷积与注意力的多尺度金属表面缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、获取待检测的金属表面图像； S2、通过由卷积堆叠形成的C3_DAD-CE模块对所述金属表面图像进行深度特征的提取，以获得能对金属表面的缺陷区域进行初步表征的多层次特征图；具体为： 从所述金属表面图像中初步提取表面缺陷特征，得到原始特征图；构建DAD-CE块，将所述原始特征图输入到由多个DAD-CE块串联形成的堆叠块中进行处理，输出多层次特征图； S3、通过通道注意力机制对所述多层次特征图进行融合，得到增强后的特征图； S4、通过分类网络预测所述增强后的特征图的缺陷类别，生成检测结果图像； 其中，所述DAD-CE块的构建方法为： S21、通过动态形变卷积层生成卷积核的偏移量和掩码； S22、根据所述偏移量调整卷积核位置，并根据所述掩码分配权重，完成所述原始特征图的动态形变卷积； S23、对完成了动态形变卷积的原始特征图进行批标准化处理； S24、通过SiLU激活函数对步骤S23输出的特征图进行非线性变换； S25、对步骤S24输出的特征图进行不同尺度的池化操作，得到经过不同尺度池化后的特征图，通过卷积层将所述经过不同尺度池化后的特征图的多个尺度的特征进行融合。

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