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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于检测和分割特征交互的多任务外观缺陷识别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：CN116703838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310598926.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于检测和分割特征交互的多任务外观缺陷识别方法是由周雪;杨亚楼;邹见效设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于检测和分割特征交互的多任务外观缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于检测和分割特征交互的多任务外观缺陷识别方法，属于计算机视觉、机器学习等技术领域。本发明在检测和分割联合框架MaskRCNN的基础上，设计了带有注意力机制和双向FPN结构的深度特征融合模块，对不同分辨率特征图进行充分信息融合；设计了带有上下文聚合的特征重建模块，能够表示各种尺度的缺陷特征；设计了由位置交互模块和通道交互模块组成的特征交互网络，能够将任务共享特征图解耦为针对具体任务的特征图，在不同任务之间进行充分的通道信息交互和位置信息交互，提高任务特征图的特征表示能力。本发明方法通过对特征图的充分信息融合以及分割分支对特征的充分利用，再结合检测和分割特征交互，达到大幅提升外观缺陷识别性能。

本发明授权一种基于检测和分割特征交互的多任务外观缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于检测和分割特征交互的多任务外观缺陷识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对于给定的工业外观缺陷图像，其大小为M×M×3，经过特征提取网络ResNet50提取特征后输出4张不同分辨率的特征图，从大到小分别为M4×M4、M8×M8、M16×M16、M32×M32，通道数均为256； S2、将得到的4张特征图进行深度特征融合，具体为：先用一个包含由深到浅路径和由浅到深路径组成的双向FPN对特征图进行信息流通，再在每一层特征图后接上由空间注意力和通道注意力组成的注意力机制对特征图进行细化，得到4张任务共享特征图F； S3、将任务共享特征图F输入特征交互网络，所述特征交互网络由依次设置的位置交互模块和通道交互模块构成；所述特征交互网络利用位置交互模块和通道交互模块将共享特征图F解耦并相互学习为针对检测任务的特征图和针对分割任务的特征图； S4、对检测任务的特征图进行检测分支的操作：将多尺度的特征图送入RPN网络进行候选框的提取，然后将候选框结合特征图的对应层进行RoIAlign操作到固定尺寸，最后对固定尺寸的RoIs进行分类和回归，得到检测结果； S5、对分割任务的特征图进行分割分支的操作：按照分辨率从小到大的顺序对特征图进行特征重建；所述特征重建的过程为：首先利用上下文聚合模块对进行上下文聚合得到，然后对逐步上采样，在上采样过程中利用对称的编码器-解码器结构加上跳跃连接恢复特征图分辨率；最后将特征图上采样到原图大小，进行逐像素的分类，得到分割结果。

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