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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于RecTransformer的表面缺陷检测模型的构建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：CN115578358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211294093.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于RecTransformer的表面缺陷检测模型的构建方法是由杨华;朱钦淼;尹周平;常靖昀;陈建魁设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RecTransformer的表面缺陷检测模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RecTransformer的表面缺陷检测模型的构建方法，属于图像处理领域。通过建立全局注意力机制，充分利用全局信息对缺陷样本进行补全。具体地，将输入图像嵌入到隐空间，建立全局和局部的位置嵌入编码，将输入图像序列化为图像块序列；堆叠多个Transformer编码器模块，学习隐空间特征；从图像全局出发，推测局部像素值，并充分利用全局特征信息引导网络识别缺陷区域；进一步地，建立多头特征注意力机制，分析patch序列中各patch受影响的程度，将图像重构任务转换为patch级别的重构。如此，本发明利用少量缺陷样本作为训练数据，即可对缺陷实现精确重构。

本发明授权一种基于RecTransformer的表面缺陷检测模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RecTransformer的表面缺陷检测模型的构建方法，其特征在于，包括： 搭建包括位置嵌入模块、主干网络和重构模块的表面缺陷检测模型； 所述位置嵌入模块，用于对原始图像分成的每个patch进行编码，得到各patch的patch序列；对任一个patch，利用该patch在原始图像中的位置关系建立全局位置嵌入向量；选取包含该patch的L×L个patch构成一个窗口，利用该patch在窗口中的位置关系建立局部位置嵌入向量；将该patch的patch序列、全局位置嵌入向量和局部位置嵌入向量进行融合，得到该patch的patch嵌入序列；再将所有patch的patch嵌入序列进行堆叠； 所述主干网络包括多个串联堆叠的标准Transformer编码器，每个编码器包括一个多头特征注意力层和一个多层感知机； 所述多头特征注意力层，用于根据堆叠的patch嵌入序列得到查询向量q、键向量k和值向量v，再将查询向量q、键向量k和值向量v切分成h份；对每一份查询向量qi、键向量ki求相似性，作为对应值向量vi的权重，其中i∈{1,...,h}，将所有包含权重的值向量vi组合得到包含全局信息的特征Z；将所述特征Z降维到所述堆叠的patch嵌入序列的维度； 所述多层感知机，用于对降维后的特征进行解码，得到新的patch嵌入序列，作为下一个编码器的输入； 所述重构模块，用于根据主干网络输出的patch嵌入序列重构各个patch； 任取一个patch，以最小化该patch的重构patch与原始patch的像素值差异和结构相似性为目标，训练所述表面缺陷检测模型。

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