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龙图腾网获悉佛山科学技术学院申请的专利基于token融合的贴片电感表面缺陷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：CN116309451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310267842.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于token融合的贴片电感表面缺陷检测方法及系统是由乔健;陈建春;杨景卫;伍言龙;程晓琦;卢清华设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于token融合的贴片电感表面缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于token融合的贴片电感表面缺陷检测方法及系统，该方法包括：获取贴片电感缺陷数据集；基于VisionTransformer网络模型，引入token融合模块对其进行优化处理，得到优化后的VisionTransformer网络模型；基于优化后的VisionTransformer网络模型对贴片电感缺陷数据集进行表面缺陷检测处理，得到贴片电感表面缺陷检测结果。该系统包括：获取模块、优化模块和评价模块。通过使用本发明，通过引入token融合模块实现贴片电感表面缺陷快速、精准的检测模块。本发明作为基于token融合的贴片电感表面缺陷检测方法及系统，可广泛应用于图像识别技术领域。

本发明授权基于token融合的贴片电感表面缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于token融合的贴片电感表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取贴片电感缺陷数据集； 引入token融合模块，引入后的VisionTransformer网络模型包括自注意力模块、token融合模块和多层感知机模块； 基于VisionTransformer网络模型的自注意力模块中的键值向量Key对token融合模块中的特征信息进行提取处理，得到token融合模块中的特征信息； 通过点积相似度对token融合模块中的特征信息进行分析，判断tokens之间的相似性，得到第一tokens相似性判断结果； 基于VisionTransformer网络模型的多层感知机模块，通过余弦距离度量tokens之间的相似性，得到第二tokens相似性判断结果； 根据第一tokens相似性判断结果和第二tokens相似性判断结果对tokens进行融合处理； 将输入至token融合模块的所有tokens进行对等划分处理，得到第一划分集合和第二划分集合； 计算VisionTransformer网络模型的自注意力模块的输出特征与VisionTransformer网络模型的多层感知机模块的输出特征之间余弦距离，得到余弦距离值； 根据余弦距离值，将第一划分集合和第二划分集合中的token进行一一比较，得到比较结果； 选取比较结果中超过预设相似阈值的token并进行标记画边处理； 将具有标记画边的token进行融合处理，并对其特征信息取均值与拼接匹配处理，得到tokens之间的相似性匹配结果； 定义一个行向量，所述行向量包含每一个token大小； 根据tokens之间的相似性匹配结果，将行向量添加至VisionTransformer网络模型的自注意力模块，调节VisionTransformer网络模型自注意力权重； 将调整后的自注意力模块更新至VisionTransformer网络模型，得到优化后的VisionTransformer网络模型； 基于优化后的VisionTransformer网络模型对贴片电感缺陷数据集进行表面缺陷检测处理，得到贴片电感表面缺陷检测结果。

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