河北工业大学汪鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种基于注意力机制指导的分层分类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：CN115661042B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211202042.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于注意力机制指导的分层分类缺陷检测方法是由汪鹏;刘子豪;李妍;王振;王利琴;董永峰设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于注意力机制指导的分层分类缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于注意力机制指导的分层分类缺陷检测方法，针对工件表面缺陷检测过程中图像纹理背景影响缺陷提取的问题，提出了分层注意力模块，并集成与分层分类网络结构的缺陷检测网络中，使模型利用图像纹理背景指导缺陷检测，同时，设计了多感受野融合模块，利用空洞卷积带来的增强感受野，使模型更好的提取不同尺寸的缺陷特征，并且降低计算复杂度，针对背景纹理分类与缺陷分类训练方向难把握的问题，提出一种联合优化框架，利用所构建的联合损失函数使模型进行端到端训练。实验表明，本发明所提出的方法，能够有效提升工件表面缺陷检测任务的检测精度。
本发明授权一种基于注意力机制指导的分层分类缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制指导的分层分类缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 第一步：采集待测工件表面图像，对采集图像进行预处理，设置训练所用真实标签，并构建网络模型，模型分为主干网络和分支网络两部分，主干网络由卷积网络构成，分支网络由两层分支网络构成，第一层分支网络为图像纹理背景分类网络，由分类器组成；第二层分支网络为图像缺陷分类网络，由分层注意力模块、多感受野融合模块和分类器组成； 第二步：将预处理后的图像输入模型进行训练，构建联合损失函数，设置优化参数及迭代次数，模型输出的结果为图像纹理背景类型和图像是否包含缺陷； 第三步：将训练好的模型权重进行保存，并利用该模型进行工件表面缺陷检测。
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