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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种基于权重融合与双编码器的表面缺陷图像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：CN116206102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211540852.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于权重融合与双编码器的表面缺陷图像分割方法是由肖洪勇;张文颖;文龙;李庆哲设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于权重融合与双编码器的表面缺陷图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于权重融合与双编码器的表面缺陷图像分割方法，包括以下步骤：构建表面缺陷图像语义分割网络，包括：特征提取模块、特征融合模块和双编码模块；将图像集输入至特征提取模块，得到不同层级的特征图；将不同层级的特征图输入至特征融合模块，得到增强后的各层级特征图；将增强后的各层级特征图输入至双编码模块，得到不同层级分割图；计算加权交叉熵损失与加权交并比损失，并进行加权求和，得到总损失；利用总损失函数约束，完成表面缺陷图像语义分割网络的训练，并进行表面缺陷图像分割任务；本发明有效的提升了每一层特征的感受野，可以极大的提升不同尺度缺陷预测难的问题。

本发明授权一种基于权重融合与双编码器的表面缺陷图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于权重融合与双编码器的表面缺陷图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、构建表面缺陷图像语义分割网络；所述表面缺陷图像语义分割网络包括：特征提取模块、特征融合模块和双编码模块； S2、将表面缺陷图像集输入至特征提取模块，得到不同层级的特征图；所述特征提取模块采用Resnet50网络结构；所述不同层级的特征图，从上至下依次为第一层输出的特征图F1、第二层输出的特征图F2、第三层输出的特征图F3、第四层输出的特征图F4和高级语义特征图F5； S3、采用权重融合的方式对不同层级的特征图进行增强，得到增强后的各层级特征图；具体过程如下： S31、首先对F2进行特征融合，将F1，F2，F3输入到Gate1模块和CBAM注意力机制中，再经过得到新的增强后的特征图New_F2； S32、将F2，F3，F4输入到Gate2模块和CBAM注意力机制中，得到新的增强后的特征图New_F3； S33、将F3，F4，F5输入到Gate3模块和CBAM注意力机制中，得到新的增强后的特征图New_F4； 所述Gate1模块、Gate2模块、Gate3模块均为一个卷积函数，其随着表面缺陷图像语义分割网络训练时更新，不断调整权重大小用于特征融合； S4、将增强后的各层级特征图和高级语义特征图F5输入至双编码模块，得到不同层级分割图； S5、将不同层级分割图与表面缺陷图像集中的标签分别计算加权交叉熵损失与加权交并比损失，并将加权交叉熵损失与加权交并比损失进行加权求和，得到总损失； S6、利用总损失函数约束，完成表面缺陷图像语义分割网络的训练，得到训练完成的网络； S7、利用训练完成的网络完成表面缺陷图像分割任务。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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