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龙图腾网获悉桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司申请的专利一种结合特征融合与注意力机制的药片表面缺陷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：CN117237370B 。

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：202310961330.6，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种结合特征融合与注意力机制的药片表面缺陷分割方法是由胡聪;李博;苏延辉;龚丹妮;郑玮宏设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合特征融合与注意力机制的药片表面缺陷分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像分割技术领域，公开一种结合特征融合与注意力机制的药片表面缺陷分割方法。具体步骤包括数据预处理，构建图像分割网络，加载预训练参数，编码器提取提取图像特征。该图像分割网络由编码器和解码器组成。编码器基于传统的Unet图像分割模型，选取设计的SAM模块作为下采样块提取图像特征。将特征图通过跳跃连接输入到解码器中采用注意力机制将特征融合，获得预测标签图。基于所述药片缺陷图像分割模型对所述测试集进行预测并输出对缺陷区域分割的结果。本发明模型可以显著提高分割性能和效果。

本发明授权一种结合特征融合与注意力机制的药片表面缺陷分割方法在权利要求书中公布了：1.一种结合特征融合与注意力机制的药片表面缺陷分割方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取药片表面缺陷图像样本及对应的分割掩膜，对数据进行预处理与分析； 步骤2、构建图像分割网络，基于传统的Unet图像分割模型，选取设计的SAM模块作为下采样块进行特征提取，将编码器的特征图通过跳跃连接输入解码器中，得到SAM-1图像分割网络； 步骤3、在所述的SAM-1图像分割网络的基础上，跳跃连接中结合注意力机制模块，得到SAM-2图像分割网络； 步骤4、使用所述数据进行模型训练，计算图像预测标签和真实标签的损失，更新模型参数，得到训练好的分割模型； 步骤5、采集待检测药片表面灰度图，并将该药片表面灰度图送入到训练好的USM分割模型中，由此得到待检测药片的分割标签； 所述步骤2中选取设计的SAM模块作为下采样块进行特征提取包括；SAM模块由BN层ATT层和FFT层构成如下所示： ATT层的结构：输入先通过一个1×1卷积层进行特征变换，然后经过GELU激活函数进行激活，输出作为AM模块的输入；最后，通过一个1×1卷积层对AM的输出进行特征变换，得到最终的输出； FFT层的结构：输入x经过一个1×1卷积层进行特征变换，然后通过3×3深度可分离卷积进行特征提取；最后，经过GELU激活函数进行激活；接下来，通过一个1×1卷积层对3×3深度可分离卷积的输出进行特征变换，得到最终的输出； SAM模块：输入经过一个BN层进行标准化，然后通过两个ATT进行特征提取；然后，ATT的输出与BN层的输入进行加和操作⊕，得到中间结果；接着通过一个BN层对激活后的结果进行标准化，最后通过FFT层，FFT的输出与第一个层的BN输入进行加和操作得到最终的输出； 所述步骤3中在所述的SAM-1图像分割网络的基础上，跳跃连接中结合注意力机制模块包括：网络由四个下采样块、四个上采样块构成，线性瓶颈层中的第2个、第3个和第4个和第5个的输出结果作为UNet分割模型网络编码器中四个阶段的输出结果在跳跃连接解码器过程中结合注意力SE模块。

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