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龍圖騰網獲悉寧德思客琦智能裝備有限公司申請的專利一種基于視覺混合注意力機制的焊接缺陷檢測方法及系統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：CN120259280B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510716942.8，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于視覺混合注意力機制的焊接缺陷檢測方法及系統是由付文輝;繆澤強;李超;高松斌;趙亞西設計研發完成，并于2025-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于視覺混合注意力機制的焊接缺陷檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及計算機視覺技術領域，公開了一種基于視覺混合注意力機制的焊接缺陷檢測方法及系統，首先對待檢測的物件，由工業相機捕捉焊點圖像，以固定分辨率輸入;對輸入的圖像，傳遞到特征提取層，進行特征提取，設輸入圖像為x，對特征提取層輸出的特征圖進行特征優化;對優化后的特征圖進入輸出層，進行目標檢測。本發明增強了模型感知上下文的能力，提高了特征的利用范圍，使模型更具魯棒性，能有效針對不同類型的焊接缺陷。在注意力機制的幫助下，解決了傳統DNN方案特征丟失和位置信息傳遞丟失的問題，解決了不明顯的缺陷檢測率較低的問題。

本發明授權一種基于視覺混合注意力機制的焊接缺陷檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于視覺混合注意力機制的焊接缺陷檢測方法，其特征在于：具體按以下步驟執行： S1:對待檢測的物件，由工業相機捕捉焊點圖像，以固定分辨率輸入； S2:對輸入的圖像，傳遞到特征提取層，進行特征提取，設輸入圖像為，如式（1）： 式（1）； 其中，尺寸為H×W×C，其中H是高度，W是寬度，C是通道數； S3:對特征提取層輸出的特征圖進行特征優化； 具體按以下步驟執行： S3.1:通過深度可分離卷積DWConv和層歸一化LN處理特征圖，然后通過增強的多頭自注意力EMSA和坐標注意力CA機制優化特征圖； 通過多頭自注意力，通過多尺度和多頭自注意力機制，捕捉全局上下文信息，增強特征的表達能力，如式（7）： 式（7）； 其中，X input表示輸入特征，X output表示輸出特征，X m和X n表示中間特征，Q、K和V分別表示query矩陣、key矩陣和value矩陣，Linear是線性變換操作，SiLU是Linaer的激活函數，FC表示全連接，d是標量因子； S3.2:進行特征融合,經過混合注意力機制處理后的特征圖通過多層感知器層MLP進行融合，得到優化后的特征圖； 經過混合注意力機制處理后的特征圖通過多層感知器層MLP進行融合，得到優化后的特征圖；首先，輸入特征通過深度可分離卷積殘差塊實現參數共享，并增強對于局部特征的學習能力，然后使用歸一化層進行處理，其輸出分別經過多頭注意力機制和坐標注意力機制進行處理后，用LN進行歸一化，最后經過多層感知器層獲取輸出結果，如式（8）： 式（8）； 其中，X q 是中間特征，DWconv表示深度可分離卷積，LN表示歸一化，CA表示坐標注意力機制，EMSA表示增強多頭自注意力機制，MLP表示多層感知器； S4:將優化后的特征圖導入輸出層，進行目標檢測。

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