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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于多尺度特征融合的LCD屏幕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：CN117893519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202410106183.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多尺度特征融合的LCD屏幕缺陷检测方法是由肖彬;陈平华设计研发完成，并于2024-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征融合的LCD屏幕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多尺度特征融合的LCD屏幕缺陷检测方法，其构建步骤包括：图像采集，使用工业相机采集LCD屏幕图像；构建数据集，对采集到的图像进行预处理，标注图像中的缺陷区域，制作训练集和测试集；骨干特征提取网络的构建，搭建并训练MobileNetV3算法模型，将预处理后的图像作为MobileNetV3网络的输入，获取四张不同尺寸的特征图；缺陷检测，将提取的特征图输入改进后的PSPNet网络，完成缺陷检测。本发明针对现有技术精度不够、模型参数较多、全局信息获取不充分的问题，采用轻量级backbone网络，并对特征信息进行多尺度融合，有效提升缺陷检测的准确率，更符合工业应用的需求。

本发明授权一种基于多尺度特征融合的LCD屏幕缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合的LCD屏幕缺陷检测方法，其特征在于包含以下步骤： S1：使用工业相机采集LCD屏幕图像，并对常见缺陷进行分类； S2：对采集到的图像进行预处理，增强有效的语义信息，并获得相对充足的样本量；标注图像中的缺陷区域，制作对应缺陷类型的训练集和测试集； S3：搭建并训练MobileNetV3算法模型，将预处理后的图像作为MobileNetV3网络的输入以进行特征提取；在所述MobileNetV3网络的15个bottleneck单元中，提取三个不同bottleneck单元之后所得到的特征图进行保留，尺寸分别是1202×24、602×40、302×112，与最后输出的302×160的特征图一起输入步骤S4的改进PSPNet网络； S4：将步骤S3中获取的特征图输入改进后的PSPNet网络；在改进后的PSPNet网络中，首先将302×160、302×112、602×40、1202×24四个尺寸的特征图分别划分为1×1、2×2、3×3、6×6个子区域，并对每个子区域进行平均池化操作；然后通过一个1×1的卷积，将4张特征图的通道数统一为40；再利用双线性插值上采样到30×30的大小，并与输入的302×160的图像进行concat，得到一张302×320的特征图；将该特征图通过CBMA注意力模块，进一步筛选出关键语义信息，最终通过一个卷积层获得输入图像的缺陷检测结果。

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