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龙图腾网获悉广州致景信息科技有限公司申请的专利一种多主干特征融合缺陷检测方法、系统、介质及计算机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：CN115908346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211523320.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种多主干特征融合缺陷检测方法、系统、介质及计算机是由朱锦祥;邹建法设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多主干特征融合缺陷检测方法、系统、介质及计算机在说明书摘要公布了：本发明涉及涉及一种多主干特征融合缺陷检测方法、系统、介质及计算机；本申请一种新的特征融合的深度学习方案，该特征融合方案可以提取到更好的特征，对于坯布表面的缺陷表达能力更强，可以显著提高缺陷的检测召回率，使缺陷识别的准确率也有明显提升。采用本申请召回的缺陷样本都是一些比较难以区分的缺陷对象，也表明了本申请所提出的特征融合的方案对于所提取的特征的表达有更高的区分度，因此采用本申请能够更好地提高缺陷识别检测网络的缺陷检测的准确度，避免非缺陷对缺陷识别产生干扰。

本发明授权一种多主干特征融合缺陷检测方法、系统、介质及计算机在权利要求书中公布了：1.一种多主干特征融合缺陷检测方法，其特征在于，包括： S1、获取第一目标检测神经网络模型中的最后三层网络特征，分别记为第一网络特征、第二网络特征以及第三网络特征； S2、获取第二目标检测神经网络模型中的最后三层网络特征，分别记为第四网络特征、第五网络特征以及第六网络特征； S3、将所述第一网络特征和第四网络特征相连，得到第一融合特征；将所述第二网络特征和第五网络特征相连，得到第二融合特征；将所述第三网络特征和第六网络特征相连，得到第三融合特征； S4、使用所述第一融合特征、第二融合特征以及第三融合特征替换第三目标检测神经网络模型的最后三层网络特征；对应得到第四目标检测神经网络模型； S5、使用预先设定的缺陷训练集对所述第四目标检测神经网络模型进行训练； S6、获取坯布照片，并将所述坯布照片输入到训练后的第四目标检测神经网络模型中进行缺陷检测，对应得到所述坯布照片上的缺陷的坐标和尺寸以及缺陷种类； 所述S1，包括： 所述第一目标检测神经网络模型采用Res2Net网络作为主干；所述第一网络特征为Res2Net网络的第三层网络特征res3，所述第二网络特征为Res2Net网络的第四层网络特征res4，所述第三网络特征为Res2Net网络的第五层网络特征res5； 所述S2，包括： 所述第二目标检测神经网络模型采用CSPDarkNet53网络作为主干；所述第四网络特征为CSPDarkNet53网络的第三层网络特征dark3，所述第五网络特征为CSPDarkNet53网络的第四层网络特征dark4，所述第六网络特征为CSPDarkNet53网络的第五层网络特征dark5； 所述S4，包括： 所述第三目标检测神经网络模型的主干网络为PA-FPN网络。

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