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龙图腾网获悉闽江学院申请的专利一种融合RD++和ResNet50的丝织物瑕疵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：CN118982506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411004163.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种融合RD++和ResNet50的丝织物瑕疵检测方法是由余兆钗;李航宇;李佐勇;马浩然;刘伟霞设计研发完成，并于2024-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合RD++和ResNet50的丝织物瑕疵检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合RD++和ResNet50的丝织物瑕疵检测方法，属于图像处理技术领域。本发明通过提出伪异常机制、多个投影层的集成、紧凑正常特征和异常特征缓解的多任务学习，提升了模型的性能。同时ResNet50能够改善深度神经网络的训练难度和性能表现。我们提出的融合了RD++和ResNet50的丝织物瑕疵检测模型，将ResNet50作为教师网络的编码器和学生网络的解码器。该算法结合了两者之间的优点，具有高效能和轻量化。而对模型的性质检验是在和“大饼状”丝织物类似的BTAD数据集01类别上进行。经过和其他模型的对比，结果证实了本发明算法的有效性。

本发明授权一种融合RD++和ResNet50的丝织物瑕疵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合RD++和ResNet50的丝织物瑕疵检测方法，其特征在于，所述ResNet50是ResNet通过堆叠50个残差模块来构建的深层网络，ResNet50分为5个阶段stage，其中Stage0的结构为对输入的预处理，后4个Stage1、Stage2、Stage3、Stage4都由瓶颈层Bottleneck组成；Stage1、Stage2、Stage3、Stage4分别包括3、4、6、3个Bottleneck；RD++由T-S网络、OCBE模块和多尺度映射层构成，其中，T-S网络包括教师网络、学生网络，教师网络、学生网络均由ResNet50的Stage1、Stage2、Stage3构成，OCBE模块包括ResNet50的Stage4，多尺度映射层由L个卷积块Convblocks依次堆叠而成，每个Convblocks由卷积层Convolution、实例归一化层InstanceNorm、泄漏修正线性单元层LeakyReLU组成；所述教师网络分别对输入的正常图像和添加单形噪音Simplexnoise生成的伪异常图像进行提取特征，通过两次卷积获得不同特征层的特征，同时将每层的特征传入多尺度映射层对异常信息进行限制后，再将提取到的特征传入OCBE模块进行降维并融合多level的特征；所述学生网络使用与教师网络对称的网络结构，学生网络接收从OCBE模块传来的用于还原正常样本特征的信息，同时通过蒸馏损失进行学习；学生网络训练方式如下： 设OCBE模块的输出为φ，T-S网络中的成对激活对应关系表示为其中I为原始图像，Ek和Dk分别定义教师网络的第k个编码器和学生网络中的第k个解码器，其中Ck、Hk和Wk分别第k层激活张量的通道数量、高度和宽度； T-S网络中知识传递通过计算特征张量沿通道轴沿着的矢量余弦相似性损失，并获得二维异常图 h和w表示第k个特征图的高度和宽度，Mk值越大表示相应位置具有高异常，通过累积多尺度异常图获取蒸馏损失函数来训练学生网络。

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