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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣東工業(yè)大學(xué)申請的專利一種圖像瑕疵檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114820445B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210279053.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種圖像瑕疵檢測方法是由程良倫;鄭俠聰;吳文昊;黃國恒設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種圖像瑕疵檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種圖像瑕疵檢測方法，包括：S1：對待檢測圖像進行梯度特征提取，得到梯度圖；將待檢測圖像輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，得到特征圖；S2：將梯度圖與特征圖融合，得到融合梯度注意力機制的特征圖；S2：得到若干個寬高比自適應(yīng)的錨點框；S4：得到各個錨點框之間的深層關(guān)系；S5：根據(jù)各個錨點框之間的深層關(guān)系對錨點框進行聚類合并，得到文字輸出區(qū)域；S6：將文字輸出區(qū)域與標(biāo)準(zhǔn)圖像進行對比，完成待檢測圖像的瑕疵檢測。本發(fā)明通過生成寬高比自適應(yīng)的錨點框，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到各個錨點框之間的深層關(guān)系，使錨點框能更好地聚類合并，實現(xiàn)待檢測圖像上的文字信息所在位置快速、準(zhǔn)確定位，方便瑕疵檢測的處理。

本發(fā)明授權(quán)一種圖像瑕疵檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像瑕疵檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：對待檢測圖像進行梯度特征提取，得到梯度圖；將待檢測圖像輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，得到特征圖；S2：將梯度圖與特征圖融合，得到融合梯度注意力機制的特征圖，具體為：對最終的梯度值進行歸一化處理，得到權(quán)重值，再將權(quán)重值與特征圖進行融合，得到融合梯度注意力機制的特征圖；其中，融合梯度注意力機制的特征圖在第k維像素點i處的特征值Ti,k表達式如下： 其中，gi為像素點i的最終梯度值，其取值的方法為對待檢測圖像進行梯度特征提取時，分別計算待檢測圖像的水平方向梯度值和豎直方向梯度值，取其中較大的一個梯度值作為最終的梯度值，N為所有像素點的集合，ti,k為特征圖中像素點i在第k維處的特征值，1k16；S3：將融合梯度注意力機制的特征圖輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練得到若干個寬高比自適應(yīng)的錨點框；S4：構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將若干個寬高比自適應(yīng)的錨點框升維得到向量，將向量輸入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)，得到各個錨點框之間的深層關(guān)系；S5：根據(jù)各個錨點框之間的深層關(guān)系對錨點框進行聚類合并，得到文字輸出區(qū)域；S6：將文字輸出區(qū)域與標(biāo)準(zhǔn)圖像進行對比，完成待檢測圖像的瑕疵檢測。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人廣東工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：510090 廣東省廣州市越秀區(qū)東風(fēng)東路729號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。