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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利基于多域对抗视觉Transformer的工业图像缺陷智能检测系统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：CN116934706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310889846.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多域对抗视觉Transformer的工业图像缺陷智能检测系统是由强彦;荀昶杰;蔡美龄;赵涓涓;赵俊设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多域对抗视觉Transformer的工业图像缺陷智能检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多域对抗视觉Transformer的工业图像缺陷智能检测系统，包括数据预处理模块，基于注意力的空间转换模块，对抗性扰动模块，VIT模块和分类器模块。基于注意力的坐标空间转换模块包括：多频谱通道注意力单元和协调注意力单元。MAViT一种是适用于计算机视觉领域的基于注意力的网络模型，它可以很好的执行图像分类任务，在工业有缺陷的图像数量不足的条件下，快速稳定的评估复合纤维等工业材料表面形貌特征；该模型利用了注意力机制，注意力机制是一种在深度学习模型中用于增强对重要信息的关注及利用的技术，它可以被看作是模拟人类注意力机制的一种方式，使模型能够在处理输入数据时集中关注特定的部分或特征。

本发明授权基于多域对抗视觉Transformer的工业图像缺陷智能检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多域对抗视觉Transformer的工业图像缺陷智能检测系统，其特征在于，包括数据预处理模块、基于注意力的空间转换模块CSAM、对抗性扰动模块HAT、VIT模块和分类器模块；数据预处理模块：用于对工业产品图像进行处理，根据压缩标准1992，把正常样本的图像，转换为亮度分量，蓝色色度分量和红色色度分量组成的颜色空间，再通过离散余弦变换计算得到图像在空间位置上的频域系数； 基于注意力的坐标空间转换模块CSAM：所述的坐标空间转换模块包括：多频谱通道注意力单元和协调注意力单元，用于对所有输入的频率通道自适应调整权重系数，捕捉对视觉任务至关重要的全局依赖关系，以获得具有方位感和位置灵敏度的全频信息；多频谱通道注意力单元：采用注意力机制对原图像多个频段内的信息，自动的调整每个频段的权重或关注度； 所述的多频谱通道注意力单元，将输入的频率通道经过全连接层，并经过激活函数，对频率通道进行全局平均池化时，只保留最低频率的通道；也就是说，对于由不同频率通道组成的输入特征，只对最低频率通道进行全局平均池化操作，得到一个标量值作为低频率的全局池化结果，也就是，用公式表示为：； 协调注意力单元：沿着两个空间方向聚合特征，一个用于捕捉远程依赖关系，另一个用来保留精准的位置信息，这样就得到一对具有方向感知的特征图；对抗性扰动模块：通过对特征图添加对抗性扰动来增强其高频分量，提高VIT模块对细节的识别能力； VIT模块：将图像数据转换为可用于分类的向量表示；它将输入图像分割成一组小的图像块，然后给每一个模块添加一个位置编码，将其输入堆叠的编码器来对每个图像块进行特征提取和建模；这些编码器逐渐将图像块的特征映射为更高级的特征表示，最终生成整个图像的表示向量，这个生成的向量传递给后续的分类器模块；其中，添加位置编码的公式如下：；；其中，表示图像在序列中的位置，表示位置编码的位置索引，表示编码器中隐藏状态的维度；除此之外，中的自注意力机制用于捕捉图像之间的关系，基于输入向量会生成三个不同的向量，分别是、、注意力权重的缩放因子；自注意力机制计算注意力权重和加权聚合的过程如下：；为了增加模型的表示能力，使用多头注意力机制，它对不同的投影矩阵进行并行计算，然后将它们在最后一层进行拼接；多头注意力机制的计算公式如下：；；其中，是头的数量，是输出变换矩阵，、、分别是第个头的查询、键、值变换矩阵；分类器模块：将VIT模块输出的特征经过分类器得到精准的分类预测。

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