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龙图腾网获悉江南大学;苏州嘉励自动化科技有限公司申请的专利基于差分卷积注意力与分阶段特征重建的缺陷检测框架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：CN121074051B 。

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：202511623318.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于差分卷积注意力与分阶段特征重建的缺陷检测框架是由夏辉;钱鹏江;刘友龙;姚健;谭添;蒋亦樟设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于差分卷积注意力与分阶段特征重建的缺陷检测框架在说明书摘要公布了：本发明公开了基于差分卷积注意力与分阶段特征重建的缺陷检测框架，具体涉及异常检测技术领域，该框架将重建过程分为混沌阶段、预细化阶段和强细化阶段；H‑FPN瓶颈层融合来自编码器不同阶段的多尺度特征后馈送到解码器进行多尺度特征重建;每个阶段的解码器由多个DADE模块堆叠，每个DADE模块均包含一个GLA模块和一个细节增强DE模块；GLA模块通过堆叠多个差分卷积注意力DAB模块构成，用于捕捉局部强度信息，即混沌阶段；预细化阶段引入通道注意力和空间注意力，旨在平滑过渡并保留混沌阶段的语义信息，为强细化的稳定进行打下基础；进入强细化阶段，通过引入差分卷积和残差密集连接策略，构建出高效的强细化模块。

本发明授权基于差分卷积注意力与分阶段特征重建的缺陷检测框架在权利要求书中公布了：1.基于差分卷积注意力与分阶段特征重建的缺陷检测方法，其特征在于：该方法将解码器的重建过程分为混沌阶段、预细化阶段和强细化阶段； H-FPN瓶颈层融合来自编码器不同阶段的多尺度特征后馈送到解码器进行多尺度特征重建;每个阶段的解码器由多个DADE模块堆叠，每个DADE模块均包含一个GLA模块和一个细节增强DE模块；GLA模块通过堆叠多个差分卷积注意力DAB模块构成，即混沌阶段，用于捕捉局部强度信息，聚焦于全局和局部语义信息的提取； 在混沌阶段，通过融合全局注意力信息和局部注意力信息，差分卷积注意力DAB模块通过将普通卷积和差分卷积提取的特征应用于多头自注意力机制，以增强特征提取能力，进而克服实际缺陷检测目标较小而难以获取细节信息的情况； 由于缺陷检测数据常具有复杂纹理结构、边缘模糊和目标不显著，预细化阶段引入通道注意力和空间注意力，旨在平滑过渡并保留混沌阶段的语义信息，同时突出更具代表性的通道特征和空间结构，为强细化的稳定进行打下基础； 进入强细化阶段，通过引入差分卷积和残差密集连接策略，构建出高效的强细化模块；其中，差分卷积增强梯度级信息，将先验信息显式编码到卷积过程中，进一步优化特征学习； 解码器的不同阶段重建多尺度特征，用于和编码器对应阶段生成多尺度异常图；训练过程中使用编码器和解码器多阶段特征的MSE之和作为损失函数，推理阶段则利用余弦相似度之和获取缺陷检测异常图。

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江南大学;苏州嘉励自动化科技有限公司，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800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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