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龙图腾网获悉重庆守愚科技有限公司;重庆大学申请的专利一种基于GAN及注意力融合机制的快速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：CN115409813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211068057.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于GAN及注意力融合机制的快速表面缺陷检测方法及系统是由周吉祥;王翊;李宇昂设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GAN及注意力融合机制的快速表面缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于GAN及注意力融合机制的快速表面缺陷检测方法及系统。该检测方法为：获取表面缺陷图像样本集；搭建快速划痕检测网络，该网络包括：信息提取模块，用于提取底层细节信息；快速采样模块，用于提取高层语义级信息；注意力融合模块，将所述高层语义级信息与底层细节信息进行融合，并结合信息提取模块提取的底层细节信息对划痕定位，利用快速采样模块提取的高层语义级信息进行表面缺陷定位的分割；利用表面缺陷图像样本集对所述快速表面缺陷检测网络进行训练；采用训练得到的快速表面缺陷检测网络进行表面缺陷检测。该快速表面缺陷检测方法通过对表面缺陷的快速定位加分割的方式，精准地检测表面缺陷，具有精度高的优越性。

本发明授权一种基于GAN及注意力融合机制的快速表面缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种快速表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取表面缺陷图像样本集； 搭建快速表面缺陷检测网络，该网络包括： 信息提取模块，用于提取底层细节信息； 快速采样模块，用于提取高层语义级信息； 注意力融合模块，将所述高层语义级信息与底层细节信息进行融合，并结合信息提取模块提取的底层细节信息对表面缺陷定位，利用快速采样模块提取的高层语义级信息进行表面缺陷定位的分割； 所述注意力融合模块包括卷积层六和卷积层七，卷积层六输入信息提取模块提取的底层细节信息，卷积层七输入快速采样模块提取的高层语义级信息； 所述注意力融合模块还包括卷积核为3x3的卷积层，该卷积层对卷积层六、卷积层七的输出进行信息融合； 所述注意力融合模块还包括卷积层八和卷积层九，卷积核为3x3的卷积层的输出连接卷积层八、卷积层九，卷积层六的输出与卷积层八的输出进行MUL，卷积层七的输出与卷积层九的输出进行MUL，再将两次MUL的结果进行结合后输出； 利用表面缺陷图像样本集对所述快速表面缺陷检测网络进行训练； 采用训练得到的快速表面缺陷检测网络进行表面缺陷检测。

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