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龙图腾网获悉广州科盛隆纸箱包装机械有限公司申请的专利基于边缘导向和差分注意力机制的瓦楞纸箱色差区域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：CN119741285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411912358.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于边缘导向和差分注意力机制的瓦楞纸箱色差区域检测方法是由吴衡;程良伦;王卓薇设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘导向和差分注意力机制的瓦楞纸箱色差区域检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘导向和差分注意力机制的瓦楞纸箱色差区域检测方法，包括：获取瓦楞纸箱图像数据集；构建色差区域检测模型，所述色差区域检测模型包括多层特征提取模块、边缘预测模块、多尺度特征融合模块、边缘融合模块、差分注意力模块和深度监督模块；对所述色差区域检测模型进行训练，得到训练好的色差区域检测模型；训练过程中，采用Adam函数对损失函数L进行优化，网络训练完成后，输入色差的瓦楞纸箱图片，利用训练好的网络模型，计算输出具有色差缺陷的区域掩膜图像。本发明能够有效地提高在复杂背景和不同光照条件下的色差区域检测性能，对于提高瓦楞纸箱生产质量具有重要意义。

本发明授权基于边缘导向和差分注意力机制的瓦楞纸箱色差区域检测方法在权利要求书中公布了：1.基于边缘导向和差分注意力机制的瓦楞纸箱色差区域检测方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取瓦楞纸箱图像数据集； 构建色差区域检测模型，所述色差区域检测模型包括多层特征提取模块、边缘预测模块、多尺度特征融合模块、边缘融合模块、差分注意力模块和深度监督模块； 所述多层特征提取模块，用于提取输入图像的第一低级特征I1、第二低级特征I2,第一中级特征I3、第二中级特征I4,第一高级特征I5、第二高级特征I6；所述边缘预测模块，将提取到的第一低级特征I1、第二低级特征I2交由边缘预测网络Fedge处理，Fedge通过卷积与上采样操作，对第一低级特征I1、第二低级特征I2进行像素求和，得到预测的边缘特征Iedge；所述多尺度特征融合模块，将第一中级特征I3、第二中级特征I4和第一高级特征I5、第二高级特征I6交由神经网络Fmfusion处理，Fmfusion通过卷积的方式将特征I3、I4、I5和I6进行融合，得到多尺度融合特征Imfusion；所述边缘融合模块将预测的边缘特征Iedge和多尺度融合特征Imfusion交由边缘融合网络Fefusion处理，Fefusion应用空间注意力机制从不同通道特征图中动态提取特征图，并通过自学习进行融合，得到边缘融合特征Iefusion；所述差分注意力模块将边缘融合特征Iefusion交由差分注意力网络Fdam处理，Fdam从最顶层生成的具有高予以置信度的特征图开始，引导整个网络寻找目标区域，得到表示色差缺陷的特征图If，最后，将征图If输入到深度监督网络Fds，Fds为差分注意力模块的输出If计算出最合适的权重，再将所有的If加权求和，得到最终表示存在色差区域的单通道掩膜图像Ifn； 对所述色差区域检测模型进行训练，得到训练好的色差区域检测模型；训练过程中，采用Adam函数对损失函数L进行优化，网络训练完成后，输入色差的瓦楞纸箱图片，利用训练好的网络模型，计算输出具有色差缺陷的区域掩膜图像； 将待检测的瓦楞纸箱图像输入训练好的色差区域检测模型，计算输出具有色差缺陷的区域掩膜图像。

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