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龙图腾网恭喜大连嘉济自动化机电科技有限公司申请的专利一种钢材表面缺陷检测方法、装置及计算机存储介质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：CN114494164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210037702.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种钢材表面缺陷检测方法、装置及计算机存储介质是由王正旭;代晓林;刘梦玫;张楠设计研发完成，并于2022-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢材表面缺陷检测方法、装置及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种钢材表面缺陷检测方法、装置及计算机存储介质，涉及钢材缺陷检测技术领域，该方法包括：获取钢材表面缺陷图片数据集，对数据集中的钢材表面缺陷图片进行预处理，并划分训练集和测试集；构建基于多头注意力机制及SwinTransformer的MaskRCNN，并利用训练集对MaskRCNN进行训练；利用训练好的MaskRCNN对测试集中的钢材表面缺陷图片进行钢材表面缺陷检测，得到钢材表面缺陷检测结果。本发明公开的多头自注意力机制及SwinTransformer可以保留小像素信息，以及减少计算量；因而可以使检测精度提高，尤其是在检测小尺寸缺陷时的精度有较大提高；同时提高计算速度，做到实时检测。

本发明授权一种钢材表面缺陷检测方法、装置及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种钢材表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取钢材表面缺陷图片数据集，对所述数据集中的钢材表面缺陷图片进行预处理，并划分训练集和测试集；所述钢材表面缺陷图片为含有开裂、内含物、斑块、点蚀表面、轧制氧化皮或划痕缺陷的图片；构建基于多头注意力机制及旋转变形SwinTransformer的掩膜区域卷积神经网络MaskRCNN，并利用所述训练集对所述MaskRCNN进行训练；所述MaskRCNN包括具有固定窗口多头自注意力模块、偏移窗口多头自注意力模块、全连接模块、层标准化模块、子图融合模块、特征金字塔网络FPN、区域建议网络RPN、兴趣区域融合RoIalign和全连接网络；所述MaskRCNN用带有多头自注意力机制及SwinTransformer作为骨干网络，用FPN提取融合特征图，用RPN提取感兴趣区域，通过RoIalign得到候选建议框，使用全连接层和线性层来判断类别和提取建议框，再通过掩膜分支得到缺陷实例分割；利用训练好的所述MaskRCNN对所述测试集中的钢材表面缺陷图片进行钢材表面缺陷检测，得到钢材表面缺陷检测结果；利用所述训练集对所述MaskRCNN进行训练，包括：将所述训练集中的钢材表面缺陷图片输入带自注意力机制及SwinTransformer的骨干网络，提取4个不同阶段的特征图；使用FPN方式，将所述4个不同阶段的特征图中相邻阶段的特征图进行融合，得到4个不同分辨率的特征图；将所述4个不同分辨率的特征图输入RPN，根据原图尺寸获取预定个数的候选建议框；将候选建议框进行二值分类，并使用RoIalign进行池化综合，再经过全连接网络进行分类和回归，得到检测结果和相应的损失，同时使用掩膜分支进行缺陷实例分割标注；用随机梯度下降法SGD通过计算损失对基于多头自注意力机制及SwinTransformer的骨干网络进行权重调整，迭代次数达到设定值，即训练结束，得到权重文件；将所述权重文件加载至基于多头自注意力机制的SwinTransformer架构，得到训练好的基于多头注意力机制及SwinTransformer的MaskRCNN。

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