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龙图腾网获悉东华大学申请的专利基于深度学习的工业零件缺陷检测方法、系统及电子设备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：CN116051532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310109015.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的工业零件缺陷检测方法、系统及电子设备是由蒋学芹;陈齐航;周树波;潘峰设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的工业零件缺陷检测方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的工业零件缺陷检测方法、系统及电子设备；所述方法包括以下步骤：获取数据集；构建用于检测目标工业零件表面缺陷的深度神经网络；利用所述数据集训练所述深度神经网络，获取训练好的目标神经网络，以基于所述目标神经网络对所述目标工业零件进行表面缺陷检测；本发明提供了一种基于深度学习的工业零件缺陷检测方法，通过以卷积神经网络和Transformer为理论基础实现对工业零件表面缺陷的检测，结合了卷积神经网络与Transformer的优势，提高了分割精度，同时采用了并行分支的设计，保证了对深度神经网络训练时的收敛速度以及推理测试时的时间要求。

本发明授权基于深度学习的工业零件缺陷检测方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的工业零件缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取数据集；所述数据集包括工业零件的目标表面缺陷图像； 构建用于检测目标工业零件表面缺陷的深度神经网络；所述深度神经网络包括：融合模块、Transformer分支、CNN分支及解码器；所述Transformer分支、所述CNN分支及所述解码器均与所述融合模块连接；其中，所述融合模块用于对所述Transformer分支输出的第一结果和所述CNN分支输出的第二结果进行融合，所述解码器用于对所述融合模块输出的第三结果进行解码，所述解码器的输出作为所述深度神经网络的输出； 所述融合模块的数量为三；所述第一结果的数量、所述第二结果及所述第三结果的数量均为三；三个所述第一结果分别为特征图t0、特征图t1、特征图t2；三个所述第二结果分别为特征图g0、特征图g1、特征图g2；三个所述第三结果分别为特征图f0、特征图f1、特征图f2； 一所述融合模块用于对所述特征图t0和所述特征图g0进行融合；另一所述融合模块用于对所述特征图t1和所述特征图g1进行融合；又一所述融合模块用于对所述特征图t2和所述特征图g2进行融合；所述解码器包括：第一注意力模块、第二注意力模块、第一卷积层、第二卷积层及分割头，所述解码器对所述第三结果进行解码的过程包括： 将一所述融合模块输出的第三结果和另一所述融合模块输出的第三结果输入至所述第一注意力模块；一所述融合模块输出的第三结果为所述特征图f0；另一所述融合模块输出的第三结果为所述特征图f1； 将所述第一注意力模块输出的第六结果输入至所述第一卷积层，获取第七结果； 将所述第七结果和又一所述融合模块输出的第三结果输入至所述第二注意力模块；又一所述融合模块输出的第三结果为所述特征图f2； 将所述第二注意力模块输出的第八结果输入至所述第二卷积层，获取第九结果； 将所述第九结果输入至所述分割头；所述分割头的输出作为所述解码器的输出； 利用所述数据集训练所述深度神经网络，获取训练好的目标神经网络，以基于所述目标神经网络对所述目标工业零件进行表面缺陷检测。

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