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龙图腾网获悉蓝图智能信息技术(武汉)有限公司申请的专利融合注意力机制和感知损失的缺陷图像生成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：CN120356028B 。

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：202510358763.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权融合注意力机制和感知损失的缺陷图像生成方法和系统是由陈晓玥;郑胜;吴亚东;赵玉鑫设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合注意力机制和感知损失的缺陷图像生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合注意力机制和感知损失的缺陷图像生成方法，属于屏幕检测技术领域。方法包括：S1：获取真实图像；S2：以WGAN‑GP模型作为基础构建SWG‑VGG模型并进行训练，SWG‑VGG模型包括生成器、判别器和VGG‑19网络；VGG‑19网络用于训练时提取生成图像与真实图像的高层特征来计算这些特征之间的差异，最后将不同层的特征差异进行加权求和得到最终的感知损失并反馈给生成器；S3：将真实图像输入训练好的SWG‑VGG模型中得到生成图像。SWG‑VGG模型生成的数据集在mAP50上达到0.976，提升10.5%；生成图像的PSNR、SSIM、RMSE和CS值也表现出较高的图像质量。

本发明授权融合注意力机制和感知损失的缺陷图像生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.融合注意力机制和感知损失的缺陷图像生成方法，其特征在于，所述方法包括： S1：获取真实图像，所述真实图像为液晶显示屏表面缺陷图像； S2：以WGAN‑GP模型作为基础构建SWG‑VGG模型并进行训练，所述SWG‑VGG模型包括生成器、判别器和VGG‑19网络； 所述生成器包括依次设置的输入层、上采样模块、SE注意力模块、高分辨率特征重建模块和输出层；所述输入层包括一个上采样单元且其用于获取高维的随机噪声向量Z并将其映射到高维特征空间，为生成图像提供初始特征；所述上采样模块包括依次设置的三个上采样单元；所述SE注意力模块包括一个SE注意力层；所述高分辨率特征重建模块包括依次设置的两个上采样单元且其用于通过上采样特征图并逐步减少通道数，使得高分辨率的特征与目标输出尺寸相匹配；所述输出层用于通过转置卷积层将特征图转换为RGB三通道的目标图像通道数并通过Tanh激活函数将像素值限制在[‑1,1]的范围内；其中，所述上采样单元包括依次设置的反卷积层、批归一化层、ReLU激活函数层以及SE注意力层；其中，所述输入层、上采样模块和高分辨率特征重建模块的SE注意力层用于对每个通道的重要性进行加权以增强生成器对缺陷形态的关注度以提升生成图像的清晰度；所述SE注意力模块的SE注意力层用于先将输入特征图X通过一个标准卷积算子Ftr变换为特征图U，再进行压缩操作以将全局空间信息压缩到一个通道描述符中，然后将得到的通道描述符输入到权重生成网络中进行权重生成以学习到每个通道的权重s，最后生成的通道权重s与特征图U逐通道相乘来实现特征加权； 所述判别器包括依次设置的五个卷积块和一个4×4的卷积层；所述卷积块包括依次设置的卷积层、批归一化层和LeakyReLU激活函数，用于将生成器生成的生成图像和原始数据集中的真实图像逐步下采样图像特征；4×4的卷积层用于输出一个实数评分值Dx； 其中，SWG‑VGG模型的损失函数为WGAN‑GP模型的损失函数和VGG‑19网络的感知损失函数的加权和； 所述SWG‑VGG模型的损失函数为： ； 其中，为WGAN‑GP模型的损失函数；所述为通过VGG‑19来提取生成图像与真实图像的高层特征并计算这些特征之间的差异，最后将不同层的特征差异进行加权求和得到的感知损失函数；是感知损失的权重系数； S3：将真实图像输入训练好的SWG‑VGG模型中得到生成图像； 所述真实图像包括显示屏不能正常点亮且屏幕中产生亮线的图像，白、蓝、绿、红、彩色五种背景颜色下且具有线缺陷的图像和白、蓝、绿、红、彩色五种背景颜色下且具有漏液缺陷的图像； 所述真实图像来自多个生产线和不同工艺条件；所述生成图像的分辨率为256×256； 生成器收一个来自标准正态分布的100维随机采样的噪声向量Z，最终生成尺寸为256×256的彩色图像；为0.001。

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