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龙图腾网获悉西安电子科技大学;南京认知物联网研究院有限公司申请的专利一种工业品视觉检测方法及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：CN116071290B 。

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：202211098674.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种工业品视觉检测方法及系统是由王黎明;田隆;石昊南;李宇飞;刘鹤辉;李国志设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业品视觉检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种工业品视觉检测方法及系统，属于工业产品检测领域，通过将待检测图像进行重叠性分割处理获得若干子图像，一方面降低图像大小对检测结果精度的影响，另一方面使子图像具有序列关联特征；通过将当前子图像特征和前一子图像的分类特征进行融合获得当前子图像的分类特征，既不丢失当前子图像的图像特征，又能获取到前后序列关联特征。通过对获取的分类特征实施注意力机制，可提高对有缺陷区域的软注意力。本发明不仅能够检测到子图像中工业品的缺陷，而且能够检测到跨子图像的缺陷，实现对工业品图像中的缺陷检测不需要进行位置标注，就能达到检测速度快、检测精度高的效果，降低模型对数据标注的密集性要求。

本发明授权一种工业品视觉检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工业品视觉检测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 将工业品的待检测图像划分为若干子图像，并使相邻子图像具有设定数目的重叠长度，使子图像具有序列关联性； 利用预设的第一模型，获取待检测图像对应的多个子图像的图像特征； 利用预设的第二模型，用于基于子图像的图像特征获取子图像的分类特征，所述分类特征包括子图像的图像特征和序列关联特征，并根据每个分类特征采用注意力机制获取软注意力，所述软注意力采用下式计算： 将第个子图像对应的软注意力记作： 式中：、为软注意力学习矩阵，为第个子图像的分类特征，为第个子图像的分类特征，为第-1个子图像的分类特征，为子图像的图像特征，，为子图像的总数，为ReLU函数，为从子图像的图像特征提取该子图像的分类特征的提取矩阵，为第个子图像与第个子图像的序列关联矩阵； 基于软注意力和属于同一检测图像的分类特征获取融合特征，对产品进行分类，包括： 将融合特征记作，则： 基于融合特征，对工业品所属类别的概率进行计算： 将概率最大值对应的分类作为待检测图像中工业品的分类； 其中，为工业品的种类，为分类矩阵，为分类矩阵的第行，为第个子图像对应的软注意力，为第个子图像的分类特征，为子图像的总数，表示属于第个分类的概率。

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