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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江大學(xué)紹興微電子研究中心;浙江大學(xué);紹興市科技創(chuàng)業(yè)投資有限公司申請(qǐng)的專利一種基于多分辨率特征融合的紋理圖像疵點(diǎn)分類系統(tǒng)及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113989542B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111133963.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于多分辨率特征融合的紋理圖像疵點(diǎn)分類系統(tǒng)及方法是由王曰海;徐潔雯;楊建義;陳莞爾;陳曦;吳中偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于多分辨率特征融合的紋理圖像疵點(diǎn)分類系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于多分辨率融合的高精度紋理圖像疵點(diǎn)分類的系統(tǒng)及方法，所述分類系統(tǒng)包括：圖像獲取模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模塊和疵點(diǎn)分類模塊；所述圖像獲取模塊，用于獲取疵點(diǎn)圖片；所述數(shù)據(jù)處理模塊，用于標(biāo)定疵點(diǎn)區(qū)域位置信息，截取疵點(diǎn)樣本，建立疵點(diǎn)數(shù)據(jù)集；所述網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模塊，采用深淺層融合結(jié)構(gòu)的多分辨率特征融合網(wǎng)絡(luò)提取所述疵點(diǎn)數(shù)據(jù)集中各樣本的圖像特征，進(jìn)行疵點(diǎn)分類網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；所述疵點(diǎn)分類模塊，采用訓(xùn)練完成的疵點(diǎn)分類網(wǎng)絡(luò)提取疵點(diǎn)樣本的圖像特征，用于對(duì)疵點(diǎn)進(jìn)行分類。同時(shí)本發(fā)明還公開了一種用于特征融合的深淺層融合結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)可應(yīng)用于多種分類網(wǎng)絡(luò)，使不同分辨率的特征融合后參與到分類決策中。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多分辨率特征融合的紋理圖像疵點(diǎn)分類系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多分辨率特征融合的紋理圖像疵點(diǎn)分類系統(tǒng)，其特征在于，所述疵點(diǎn)分類系統(tǒng)將疵點(diǎn)不同分辨率的淺層特征和深層特征進(jìn)行直接融合后對(duì)疵點(diǎn)進(jìn)行分類；所述淺層特征為邊緣的底層特征，包含物體的邊緣和輪廓以及與顏色的組合；所述深層特征為高層次的抽象特征；所述疵點(diǎn)分類系統(tǒng)包括：圖像獲取模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、疵點(diǎn)分類網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模塊和疵點(diǎn)分類模塊；所述圖像獲取模塊，用于獲取疵點(diǎn)圖片；所述數(shù)據(jù)處理模塊，用于標(biāo)定疵點(diǎn)區(qū)域位置信息，截取疵點(diǎn)樣本，將疵點(diǎn)樣本輸入常用的特征提取網(wǎng)絡(luò)得到不同分辨率的特征，建立特征數(shù)據(jù)集，所述特征包括深層特征和淺層特征；所述疵點(diǎn)分類網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模塊，采用深淺層多分辨率特征融合網(wǎng)絡(luò)提取所述特征數(shù)據(jù)集中各樣本特征，進(jìn)行疵點(diǎn)分類網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；所述深淺層多分辨率特征融合網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)可變形卷積層和一個(gè)平均池化層組成，所述可變形卷積層用于壓縮輸入特征的通道數(shù)；所述平均池化層用于減小特征的尺寸，使得深層與淺層輸出的特征大小一致，在通道維度直接做堆疊操作；所述疵點(diǎn)分類模塊，采用訓(xùn)練完成的疵點(diǎn)分類網(wǎng)絡(luò)提取疵點(diǎn)的特征，用于對(duì)疵點(diǎn)進(jìn)行分類。

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