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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于融合注意力机制的LCD屏幕缺陷分类方法及存储介质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：CN116645557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310628778.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于融合注意力机制的LCD屏幕缺陷分类方法及存储介质是由吴宗泽;陈浩;任志刚;黄梓豪;周游;钟振志;周坤;蒋优星设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合注意力机制的LCD屏幕缺陷分类方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于融合注意力机制的LCD屏幕缺陷分类方法及存储介质，涉及表面缺陷分类技术领域。所述方法包括：获取待分类的LCD屏幕图像并对其进行预处理，将预处理后的LCD屏幕图像作为查询集图像；获取标注有缺陷信息的样本图像并对其进行预处理，将预处理后的样本图像作为支持集图像进行小样本学习；将查询集图像和支持集图像输入预训练的原型网络，得到查询集图像和支持集图像间的距离度量结果；根据距离度量结果进行分类，生成LCD屏幕缺陷分类结果。相较于现有技术，本发明通过注意力生成模块提高距离度量结果的准确性，进而提高LCD屏幕缺陷分类结果的精度和稳定性。

本发明授权一种基于融合注意力机制的LCD屏幕缺陷分类方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于融合通道注意力机制的LCD屏幕缺陷分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类的LCD屏幕图像并对其进行预处理，将预处理后的LCD屏幕图像作为查询集图像； 获取标注有缺陷信息的样本图像并对其进行预处理，将预处理后的样本图像作为支持集图像进行小样本学习；所述缺陷信息包括样本图像的归属类别； 将查询集图像和支持集图像输入预训练的原型网络，得到查询集图像和支持集图像间的距离度量结果；其中，所述原型网络中设有注意力生成模块，包括串联的类内注意力单元和全局注意力单元； 根据距离度量结果进行分类，生成LCD屏幕缺陷分类结果； 所述原型网络还包括嵌入模块、原型生成模块和度量模块，所述注意力生成模块设置在嵌入模块与原型生成模块之间； 所述将查询集图像和支持集图像输入预训练的原型网络，得到查询集图像和支持集图像间的距离度量结果，包括： 将查询集图像和支持集图像输入嵌入模块，分别提取关于查询集图像的第一嵌入特征图和关于支持集图像的第二嵌入特征图；其中，所述嵌入模块基于CONV4或ResNet构建； 将所述第二嵌入特征图输入注意力生成模块，得到重构特征图，以及融合有类内注意力和全局注意力的通道度量注意力； 将所述重构特征图和所述通道度量注意力输入原型生成模块，得到重构原型； 将所述第一嵌入特征图、重构原型与通道度量注意力作为度量模块的输入，得到距离度量结果。

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