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龙图腾网获悉广州和易思汇电子信息有限公司申请的专利基于多光源融合的表面缺陷检测方法、系统及相关产品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：CN119323545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411365430.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多光源融合的表面缺陷检测方法、系统及相关产品是由尧港东;陈艳明;陈云;吕娟设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多光源融合的表面缺陷检测方法、系统及相关产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多光源融合的表面缺陷检测方法、系统及相关产品，包括：采集待测样本在不同光源条件下的多组图像；对图像缺陷进行标注获得标注数据集，合并同一组多光源图像掩码；建立多图像输入、多特征融合、单图像输出的多光源融合分割模型；基于多光源数据集对该融合分割模型进行训练，并优化训练过程；将训练好的模型转为加速模型用于产线部署，实现产品表面缺陷的无损、实时和自动化检测。本发明能通过变化的光源全面捕获多种缺陷的关键信息，解决了传统工业质检方法效率低下、精度不够的问题。

本发明授权基于多光源融合的表面缺陷检测方法、系统及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种基于多光源融合的表面缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 基于编码器-空间选择器-解码器框架构建多光源融合分割模型的步骤： 所述编码器用于提取多光源图像的多层语义信息，获得多个尺度的多光源中间特征； 所述空间选择器基于每个所述多光源中间特征的信息得分掩码对所述多光源中间特征进行融合，得到各个尺度对应的光源融合特征； 所述解码器用于将所述各个尺度对应的光源融合特征进行融合得到检测结果；所述编码器分别接收同一位置拍摄的N个光源模式的图像，N个分支分别对图像进行不同尺度下的语义信息提取； 所述空间选择器包括STS模块；其中，所述STS模块接收所述N个分支提取的N个光源的中间特征作为输入，计算每个中间特征的信息得分掩码Qn，所述信息得分掩码表示所述中间特征中每个空间位置的重要性分数： Qn＝SigmoidConvDWConvfn 其中，{fn|n∈[1,N]}为N个光源的中间特征，DWConv·表示深度卷积网络，Conv·表示标准卷积网络； 将N个中间特征的信息得分掩码与对应的中间特征逐元素相乘，将乘积结果与对应的中间特征进行逐元素相加，得到N个新的特征图； 对所述N个新的特征图进行比较，融合后的光源融合特征fq的每个图像像素空间位置的补丁都由所述N个新特征图中对应图像像素空间位置的补丁最大值来填充： fq＝φ{fn+Qn·fn|n∈[1,N]} 其中，φ·表示选择每个图像像素空间位置的最大值； 模型训练步骤： 在不同位置为样本拍摄多组图像，每组图像为在同一位置拍摄的多光源模式的图像； 为每组图像进行缺陷位置掩码标注，得到多光源标注数据集； 基于多光源标注数据集对多光源融合分割模型进行训练，并迭代优化训练过程，获得训练好的多光源融合分割模型； 缺陷检测步骤： 接收实时产生的产品多光源图像流，输入至所述训练好的多光源融合分割模型，输出产品表面缺陷的实时检测结果。

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