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龍圖騰網恭喜山東理工大學;北京創想智控科技有限公司申請的專利一種基于機器視覺的焊點檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118333997B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410507168.5，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于機器視覺的焊點檢測方法是由吳興華設計研發完成，并于2024-04-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器視覺的焊點檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于機器視覺的焊點檢測方法，涉及圖像識別技術領域。本發明提出了焊點檢測流程，包括焊點圖像數據集制作、構建高效注意力模塊ESA、構建前卷積模塊FM、構建后卷積模塊BM、構建高效特征塊EFB、構建高效卷積編碼器ECE、構建高效特征單元EFU、構建機器視覺焊點檢測模型和訓練機器視覺焊點檢測模型并檢測；同時提出了高效注意力模塊ESA，使用線性逐元素乘法代替二次矩陣乘法運算，并以高效注意力模塊ESA為基礎形成機器視覺焊點檢測模型，將其應用在焊點檢測場景，在準確性和效率之間實現了卓越的平衡。

本發明授權一種基于機器視覺的焊點檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器視覺的焊點檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、焊點圖像數據集制作，收集包含焊點的汽車制造過程圖像，對汽車制造過程圖像中的焊點區域進行標注，得到焊點圖像數據集；S2、構建高效注意力模塊ESA，包含線性層、批量歸一化、查詢運算和上下文運算；S3、構建前卷積模塊FM，包含1×1卷積、3×3深度卷積和批量歸一化；S4、構建后卷積模塊BM，包含1×1卷積、批量歸一化和GeLU激活函數；S5、構建高效特征塊EFB，依次由前卷積模塊FM、高效注意力模塊ESA和后卷積模塊BM組成，S6、構建高效卷積編碼器ECE，包含3×3深度卷積、批量歸一化、1×1卷積和GeLU激活函數；S7、構建高效特征單元EFU，依次由高效卷積編碼器ECE和高效特征塊EFB組成；S8、構建機器視覺焊點檢測模型，包含輸入、圖塊嵌入、多個高效特征單元EFU、多個下采樣、分類器和輸出；S9、訓練機器視覺焊點檢測模型并檢測，使用焊點圖像數據集訓練機器視覺焊點檢測模型，訓練完成后，輸入汽車制造現場拍攝的待檢測圖像到機器視覺焊點檢測模型，得到分類結果，分類結果為合格焊點和不合格焊點兩種；在S2步驟中，對于高效注意力模塊ESA，輸入特征，，、和是輸入特征的高、寬和通道，通過線性層和生成查詢和鍵，，，，，，，其中是和的序列長度，是Q和K的序列維度，然后得到全局注意力查詢向量，，，，為矩陣相乘，是可學習參數向量，然后進行查詢運算，查詢運算輸入和，輸出單個全局查詢向量，，，為廣播逐元素相乘，是向量中的第i個元素，，是中第i個序列，，，然后計算，，代表批量歸一化，，然后進行上下文運算，上下文運算輸入、和，輸出為，即為高效注意力模塊ESA的輸出，，，，為逐元素相加，為廣播逐元素相乘，其中表示線性層L1，表示線性層L2；在S3步驟中，對于前卷積模塊FM，輸入特征，，、和是輸入特征的高、寬和通道，前卷積模塊FM的輸出是，，，其中代表批量歸一化，代表3×3深度卷積，代表1×1卷積；在S4步驟中，對于后卷積模塊BM，輸入特征，，、和是輸入特征的高、寬和通道，后卷積模塊BM的輸出是，，，其中代表批量歸一化，是第一個1×1卷積，代表GeLU激活函數，是第二個1×1卷積，代表逐元素相加；在S5步驟中，對于高效特征塊EFB，輸入特征，，、和是輸入特征的高、寬和通道，首先經過前卷積模塊FM，然后經過高效注意力模塊ESA，最后經過后卷積模塊BM，并得到高效特征塊EFB的輸出，；在S6步驟中，對于高效卷積編碼器ECE，輸入特征，，、和是輸入特征的高、寬和通道，高效卷積編碼器ECE的輸出為，，，其中代表3×3深度卷積，代表批量歸一化，是第一個1×1卷積，代表GeLU激活函數，是第二個1×1卷積，代表逐元素相加；在S7步驟中，對于高效特征單元EFU，輸入特征，，、和是輸入特征的高、寬和通道，首先經過高效卷積編碼器ECE，然后經過高效特征塊EFB，并得到高效特征單元EFU的輸出，；在S8步驟中，對于機器視覺焊點檢測模型，圖塊嵌入由兩個步幅為2的3×3卷積實現，分類器由多個全連接層實現，輸入待檢測圖像，，、和3是輸入圖像的高、寬和通道，通過圖塊嵌入得到特征，，、和是特征的高、寬和通道，將輸入到第一個高效特征單元EFU，得到特征，，、和是特征的高、寬和通道，將輸入到第一個下采樣，得到特征，，、和是特征的高、寬和通道，將輸入到第二個高效特征單元EFU，得到特征，，、和是特征的高、寬和通道，將輸入到第二個下采樣，得到特征，，、和是特征的高、寬和通道，將輸入到第三個高效特征單元EFU，得到特征，，、和是特征的高、寬和通道，將輸入到第三個下采樣，得到特征，，、和是特征的高、寬和通道，將輸入到第四個高效特征單元EFU，得到特征，，、和是特征的高、寬和通道，將特征輸入到分類器，得到分類結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東理工大學;北京創想智控科技有限公司，其通訊地址為：255086 山東省淄博市高新技術開發區高創園A座313室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。