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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种喷墨打印的缺陷检测方法和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：CN117115541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202311104552.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种喷墨打印的缺陷检测方法和系统是由蔡念;陈彦霖;罗智浩;王晗;唐焕康设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种喷墨打印的缺陷检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及喷印工业检测技术领域，特别是涉及一种喷墨打印的缺陷检测方法和系统。包括：将待检测图像划分为多个图像块，将图像块逐个输入Transformer中，将获得的特征向量输入特征描述器，获得并存储面向目标训练集的特征向量，将特征向量与记忆库中存储的特征向量进行匹配，根据匹配结果判断待检测图像是否有缺陷和获得图像块对应标签，将待检测图像分别输入注意力机制和类激活图网络，将获得的注意力权重矩阵和类激活图进行点乘，获得特征热图，使用全连接层分类特征热图，使用损失函数约束特征热图，获得精确特征热图，裁剪精确特征热图，将获得的特征热图块逐个输入卷积神经网络，获得检测结果，本发明提高了喷印缺陷检测的准确率和效率。

本发明授权一种喷墨打印的缺陷检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种喷墨打印的缺陷检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取待检测图像； 步骤S2：将所述待检测图像划分为多个图像块； 步骤S3：将每个所述图像块输入至Transformer中，获得与所述图像块对应的特征向量，记作第一特征向量； 步骤S4：将所述第一特征向量输入至特征描述器中，获得第二特征向量并存储至记忆库，所述第二特征向量为面向目标数据集的特征向量； 步骤S5：将所述第二特征向量和通过超球搜索算法在记忆库中搜索到的与所述第二特征向量最近邻特征向量进行匹配，根据匹配结果判断所述图像块是否存在缺陷并进行图像块的标签赋值； 步骤S6：将所述待检测图像分别输入至特征提取网络，获得与所述待检测图像对应的特征向量，记作第三特征向量，将所述第三特征向量输入至注意力机制，获得注意力权重矩阵，将所述第三特征向量输入至类激活图网络，获得类激活图； 步骤S7：将所述注意力权重矩阵与所述类激活图进行点乘，获得特征热图； 步骤S8：将所述特征热图输入全连接层进行分类，在分类的过程中，使用损失函数对所述特征热图进行约束，获得精确特征热图； 步骤S9：裁剪所述精确特征热图，获得多个精确特征热图块，将每个所述精确特征热图块输入至卷积神经网络，获得检测结果，将每一个特征热图块对应的检测结果进行拼接，完成对所述待检测图像的检测。

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