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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种改进U2-Net的瓷砖表面缺陷分割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：CN116645514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310754771.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种改进U2-Net的瓷砖表面缺陷分割方法是由黄进;包锐;王逢港;谢艺玮;方铮;冯义从;李剑波;荣鹏;郭伦;翟树红设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进U2-Net的瓷砖表面缺陷分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种改进U2‑Net的瓷砖表面缺陷分割方法，属于显著性目标分割技术领域。为了克服现有技术中存在的缺陷，本发明旨在提供一种改进U2‑Net的瓷砖表面缺陷分割方法，包括获取瓷砖表面缺陷检测数据集；构建基于U2‑Net的瓷砖表面缺陷分割网络模型；通过训练集对瓷砖表面缺陷分割网络模型进行不断迭代训练，直到网络最终收敛，得到训练好的瓷砖表面缺陷分割网络模型；将待处理的图片输入到训练好的瓷砖表面缺陷分割网络模型中，得到分割的目标。本发明构建面向瓷砖表面缺陷目标分割的基于编解码结构及多尺度特征融合的深度学习网络模型，以提高对瓷砖表面缺陷的分割效果。

本发明授权一种改进U2-Net的瓷砖表面缺陷分割方法在权利要求书中公布了：1.一种改进U2-Net的瓷砖表面缺陷分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取瓷砖表面缺陷检测数据集，并将其分为训练集与测试集； 步骤S2、构建基于U-Net的瓷砖表面缺陷分割网络模型； 所述瓷砖表面缺陷分割网络模型为六层U型结构，包括6级编码器、5级解码器、2级多尺度特征融合模块及显著图融合模块； 其中前4个编码器及对应的4个解码器由特征提取结构DCRSU构成，每个DCRSU的层数随着encoder和decoder的层数的增加而减少，即前4个编码器使用的分别是DCRSU-7、DCRSU-6、DCRSU-5、DCRSU-4，前4个解码器同理如此； 所述DCRSU由输入卷积层、编码器、解码器和残差结构4部分组成； 输入卷积层用于提取局部特征和转换通道； 编码阶段，最后一个编码器采用卷积+批量归一化+ReLU激活函数结构，倒数第2层采用深度可分离卷积+批量归一化+ReLU激活函数结构；其余编码器利用残差结构将深度可分离卷积提取的特征和经注意力机制模块处理的输入特征相加后再输入下一个特征提取层进行特征提取,使得每级输出特征可以在聚焦于具有更多有效特征信息通道，加强每一级有效特征的提取能力并获取多尺度特征信息； 残差结构将输入层和中间层进行融合，对两个不同尺度的特征进行一个拼接； 解码阶段，解码器模块将经过拼接的特征图，经过一个3×3卷积一个批量归一化层和Relu激活函数通过上采样逐步修复分割对象的细节和空间维度；经最后一个解码器输出的特征图，与经输入卷积层的特征图相加融合得到经DCRSU模块处理后的最终特征图； 第5个编码器及对应的解码器采用的就是RSU-4F； 第6个编码器引入SKnet作为最深一层的编码器； 分别在第5个解码器和第4个解码器的输入引入2个改进注意力门模块，将第6个编码器与第5个编码器输出的特征进行融合输入第5个解码器，将第4个编码器与第5个解码器输出的特征进行融合输入第4个解码器；然后使用3×3卷积和sigmoid函数从第6个编码器、第5个解码器、第4个解码器、第3个解码器、第2个解码器和第1个解码器生成6个输出显著概率图；然后将输出的显著图的逻辑图向上采样至于输入图像大小一致，并通过级联操作相融合；最后通过1×1卷积层和sigmoid函数，以生成最终的显著性概率映射图； 步骤S3、通过训练集对瓷砖表面缺陷分割网络模型进行不断迭代训练，直到网络最终收敛，得到训练好的瓷砖表面缺陷分割网络模型； 步骤S4、将待处理的图片输入到训练好的瓷砖表面缺陷分割网络模型中，得到分割的目标。

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