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龙图腾网恭喜深圳市宏源茂实业有限公司申请的专利一种ALC绿色环保墙板缺陷识别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：CN119206405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411718319.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种ALC绿色环保墙板缺陷识别方法是由杨恒;张凡;杨剑雄;杨汉腾;吴瑞康设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种ALC绿色环保墙板缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种ALC绿色环保墙板缺陷识别方法，涉及图像识别领域。本发明提出了ALC绿色环保墙板缺陷识别流程，包括ALC绿色环保墙板缺陷数据集制作、构建多头自注意力、构建像素聚焦块、构建特征传递前馈网络、构建高效特征提取块、构建高效特征增强模块、构建ALC绿色环保墙板缺陷识别模型和训练ALC绿色环保墙板缺陷识别模型并检测；同时提出的多头自注意力通过全局特征间的依赖关系捕捉长距离信息，像素聚焦块专注于局部特征提取，增强模型对位置和细节的捕捉能力，特征传递前馈网络通过自适应通道加权强化重要特征，提升特征表达能力。

本发明授权一种ALC绿色环保墙板缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种ALC绿色环保墙板缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、ALC绿色环保墙板缺陷数据集制作，收集ALC绿色环保墙板缺陷图片，包含多种缺陷类型，对每张ALC绿色环保墙板缺陷图片进行缺陷标注，形成ALC绿色环保墙板缺陷数据集；S2、构建多头自注意力，把特征图拆分成N个特征子空间分别进行自注意力操作，然后把自注意力操作输出的特征图连接并进行深度可分离卷积，最后进行残差连接并输出特征图；在S2步骤中，构建多头自注意力，输入特征XAttin，XAttin∈RH×W×C，H、W和C分别代表XAttin的高、宽和通道，把XAttin拆分成N个特征，得到代表第i个拆分的特征，把N个头独立计算注意力，分别代表第i个头的线性变换权重矩阵，Qi，Ki，Vi分别代表第i个头的查询、键和值，对Ki和Vi进行自适应池化，Ki′＝AdaptivePoolKi，Vi′＝AdaptivePoolVi， p是池化后的固定尺寸，为第i个拆分特征的通道数，对每个头分别计算注意力权重，Atti∈RH×W×p，Atti是第i个头的注意力权重矩阵，dk是缩放因子等于键向量的维度，将Atti应用于池化后的键Vi′，是第i个头的加权输出，并进行残差连接和卷积操作进一步捕捉局部特征信息，Conv1×1代表1×1卷积，将所有的头的输出拼接，关注不同子空间的特征，并恢复原始通道维度，XMultiAtt∈RH×W×C，将拼接的输出特征通过深度可分离卷积减少参数量并提高计算效率，Xfused＝DSConvXMultiAtt，Xfused∈RH×W×C，最终通过残差连接将输入特征与处理后的特征相加，保留输入特征的原始信息，得到最终的输出，XAttendOutput＝XAttin+Xfused，XAttendoutput∈RH×W×C；S3、构建像素聚焦块，通过展平、位置嵌入、归一化、激活、多通道1D卷积捕获特征图的局部特征信息，并进行残差连接，最后输出特征图；在S3步骤中，构建像素聚焦块，输入特征XPixelin，XPixelin∈RH×W×C，把输入特征展平，空间信息转化为序列信息，利用序列模型对位置的敏感性来捕捉信息，Xflat＝FlattenXPixelin，Xflat∈RL×C，L为H×W，在展平的特征上添加位置嵌入，增强位置感知能力，避免展平后序列化特征丢失空间结构，XPE＝PEL+Xflat，XPE∈RL×C，PEL代表一个长为L的序列位置嵌入，通过归一化调整特征分布以提高模型的稳定性，Xnorm＝NormXPE，Xnorm∈RL×C，Norm代表归一化操作，通过LeakyReLU函数激活，在序列化特征中引入非线性，从而更好地表达复杂的特征，Xleakyrelu＝LeakyReLUXnorm，Xleakyrelu∈RL×C，LeakyReLU代表激活函数，通过多通道1D卷积在多个特征通道上提取序列维度上的特征，捕捉相邻位置特征之间的相关性，并进行残差连接避免梯度消失，XPixelout＝XPixelin+ConcatMCConv1DXleakyrelu，XPixelout∈RH×W×C，MCConv1D代表多通道1D卷积，Concat代表连接操作，+代表逐元素相加；S4、构建特征传递前馈网络，包括全局平均池化、两个全连接层、广播上下文信息、并进行残差连接和输出；在S4步骤中，构建特征传递前馈网络，输入特征Xfnin，Xfnin∈RH×W×C，将特征通过全局平均池化，保留每个通道整体的特征，Xgap＝GapXfnin，Xgap∈R1×1×C，Gap代表全局平均池化，通过两个全连接层生成自适应通道权重，增加非线性表达，自适应地调整各个通道的权重，Xmlp＝W2·SiLUW1·Xgap+b1+b2，Xmlp∈R1×1×C，W1、W2为权重矩阵，r为缩放比例，b1、b2代表偏置项，SiLU代表激活函数，将生成的权重广播到空间维度H×W，将广播的权重与输入的特征进行逐通道乘法，使每个通道的权重影响到整个特征，并进行残差连接避免梯度消失得到输出Xfnout，Xfnout∈RH×W×c，代表逐通道乘法，+代表逐通道逐元素相加；S5、构建高效特征提取块，包括N个高效特征提取模块，高效特征提取模块由多头自注意力、像素聚焦块和特征传递前馈网络构成；S6、构建高效特征增强模块，包括1×1卷积、5×5卷积、5个高效特征提取块，输出增强后的特征图；S7、构建ALC绿色环保墙板缺陷识别模型，包括输入、高效特征增强模块、ALC绿色环保墙板缺陷检测头和输出；S8、训练ALC绿色环保墙板缺陷识别模型并检测，使用ALC绿色环保墙板缺陷数据集训练ALC绿色环保墙板缺陷识别模型，训练完成后，将新的待检测ALC绿色环保墙板照片输入到ALC绿色环保墙板缺陷识别模型，得到检测结果，检测结果包括ALC绿色环保墙板图片中的缺陷位置及种类。

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