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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种基于边缘偏置语义引导网络模型的生产材料表面缺陷检测方法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：CN121527764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610035990.5，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种基于边缘偏置语义引导网络模型的生产材料表面缺陷检测方法是由彭温泉;邓超;郑楷;夏文杰;谢军文;磨少铭;戴宜芹;卢佳悦;陈加耀;鲁智;郑伊琳;李明栩;蔡昌桓;张芷瑜;王厚民设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘偏置语义引导网络模型的生产材料表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘偏置语义引导网络模型的生产材料表面缺陷语义分割检测方法，属于图像处理和自动化检测技术领域。所述的检测方法包括以下步骤：S01.通过ResUnet++的特征提取网络对于生产材料原始图像依次进行批归一化与ReLU激活模块、二维卷积模块、残差连接模块、以及压缩和激励模块的多层编码器处理，由编辑器给出最终输出；S02.编码器的最终输出通过空洞空间金字塔池化模块处理；S03.将经过空洞空间金字塔池化模块处理后的输出，在解码器中进行解码处理并引入边缘引导注意力模块，实现对生产材料特征表面缺陷的语义分割检测。本发明的检测方法在生产材料表面边缘清晰度和细节恢复方面表现突出。

本发明授权一种基于边缘偏置语义引导网络模型的生产材料表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘偏置语义引导网络模型的生产材料表面缺陷语义分割检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S01.通过ResUnet++的特征提取网络对于生产材料原始图像依次进行批归一化与ReLU激活模块、二维卷积模块、残差连接模块、以及压缩和激励模块的多层编码器处理，由编辑器给出最终输出； S02.编码器的最终输出通过空洞空间金字塔池化模块处理，让网络更好地理解图像中不同大小缺陷的特征； S03.将经过空洞空间金字塔池化模块处理后的输出，在解码器中进行解码处理；在解码器的跳跃连接处采用并行双路径结构，跳跃连接的特征图被复制为两份，分别输入至注意力门和边缘引导注意力模块，边缘引导注意力模块接收原始图像、前层解码器预测图和跳跃连接特征的三个输入进行融合后，通过残差连接与解码器主路径上的当前层特征相加，对边缘引导的特征增强，实现对生产材料特征表面缺陷的语义分割检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东海洋大学，其通讯地址为：524000 广东省湛江市麻章区海大路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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