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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于交叉特征融合的金属膜片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：CN116452556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310438276.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于交叉特征融合的金属膜片表面缺陷检测方法是由王慧青;徐铭麒;余厚云设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交叉特征融合的金属膜片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交叉特征融合的金属膜片表面缺陷检测方法。包括：建立金属膜片表面缺陷数据集；训练金属膜片表面缺陷检测模型，在训练集上，将图片组同时输入缺陷检测网络，通过视觉转换器主干网络提取其特征，使用改进的交叉特征金字塔模块对特征进行融合，融合特征通过区域生成网络模块得到检测候选框，感兴趣区域检测头模块对候选框中的缺陷目标进行定位分类，迭代优化模型参数，形成针对金属膜片表面缺陷的检测模型；多个摄像头对实际生产中的金属膜片进行连续拍摄，将拍摄到的相关图像组输入缺陷检测模型，对图像中的缺陷进行检测。本发明使用视觉转换器及改进的交叉特征金字塔模块，高效准确实现金属膜片表面缺陷检测任务。

本发明授权基于交叉特征融合的金属膜片表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于交叉特征融合的金属膜片表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，使用多个摄像头及不同光源搭配分别采集金属膜片表面图像，记录金属膜片同一区域中采集到的多张图像为一组，建立对应关系，人工标注采集图像中金属膜片表面缺陷的位置和类型，形成金属膜片表面缺陷数据集，划分训练集及验证集； S2，将训练集中的训练样本输入视觉转换器主干网络提取特征，以得到缺陷图像的特征图； 所述视觉转换器主干网络，包含多个不同阶段，不同阶段会生成不同的特征图，其特征图长度与宽度逐级减半，在空间上形成逐级递减的层级结构；不同阶段的特征图信息输入特征金字塔模块，视觉转换器主干网络将图像区分为多个窗口区域进行序列化操作，相邻窗口之间相互重叠，以保留图像的局部连续性， S3，基于步骤S2处理后的不同尺度特征图将进一步输入改进的交叉特征金字塔模块对特征图进行特征融合；所述改进的交叉特征金字塔模块包括自底向上通路、自顶向下通路、横向连接通路和交叉融合通路，改进的交叉特征金字塔模块对不同分辨率特征图分别进行特征降维及特征升维处理，将对应分辨率的特征图进行合并后生成合并特征图；原始输入图片，经过步骤S2后生成的不同尺度特征图，将其视为改进后的交叉特征金字塔模块中的自底向上通路，在自底向上通路中选取部分特征图作为改进的交叉特征金字塔模块的整体输入，特征图分别通过横向连接通路和交叉融合通路进行初步特征融合得到一级中间特征图，其中横向连接通路使用1×1卷积层进行连接，在横向连接的同时完成输出维度的转化，交叉融合通路使用改进的上采样模块，在使用最近邻插值法的同时融合使用1×1卷积层，使得上采样模块更好的实现不同尺度特征图维度之间的平衡； S4，基于步骤S3处理后的融合特征信息，进一步输入区域生成网络模块及感兴趣区域检测头模块； S5，对实际生产中的金属膜片工件进行连续拍摄，将多个摄像头拍摄的同一区域图像按通道输入S2～S4训练生成的金属膜片表面缺陷检测模型中，对多通道图像中的缺陷进行检测并使用矩形框标记图像中出现的金属膜片表面缺陷位置及类型。

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