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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于可迁移Swin Transformer的轮胎瑕疵检测域自适应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：CN115330697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210866420.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于可迁移Swin Transformer的轮胎瑕疵检测域自适应方法是由张宇隆;陈金水;卢建刚设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可迁移Swin Transformer的轮胎瑕疵检测域自适应方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于可迁移SwinTransformer的轮胎瑕疵检测域自适应方法。在模型训练阶段，将轮胎X光图像裁剪后，输入可迁移SwinTransformer特征提取器中，而后使用域判别器进行区域级别的对齐，并提供基于区域的注意力权重进行子域自适应，然后通过轮胎瑕疵检测分类器得到瑕疵检测结果，使用随机梯度下降法对模型进行训练；在瑕疵检测阶段，首先对目标X光机所得图像进行裁剪，而后输入模型训练阶段所得特征提取器和轮胎瑕疵检测分类器，从而得到瑕疵检测结果。本发明能够解决轮胎瑕疵检测中存在的领域偏移问题，提高瑕疵检测的效率。

本发明授权基于可迁移Swin Transformer的轮胎瑕疵检测域自适应方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可迁移SwinTransformer的轮胎瑕疵检测域自适应方法，其特征在于：所述方法使用SwinTransformer作为图像的特征提取器，同时考虑图像不同位置区域的细粒度对齐和语义信息的对齐，所述方法包括模型训练和瑕疵检测； 所述模型训练包括以下步骤： 步骤S1，数据获取：使用轮胎质检线上的源X光机对需要进行质量检测的轮胎进行扫描，得到初始轮胎X光图像，将初始轮胎X光图像进行裁剪获得规定尺寸的样本；源域样本为源X光机上采样所得ns张有标注图像，目标域样本为目标X光机上采样所得nt张无标注图像； 步骤S2，特征提取：将b张源域样本和b张目标域样本分别输入特征提取器，所述特征提取器为SwinTransformer； 步骤S3，区域对齐：在步骤S2特征提取器最后一个阶段的SwinTransformerBlock中，对W-MSA和SW-MSA加入域判别器进行区域级别对齐，并得到图像各区域的相对重要性； 步骤S4，子域自适应：基于步骤S2特征提取器最终获得的特征和步骤S3中所得图像各区域的相对重要性，使用局部最大均值差异进行细粒度的子域自适应； 步骤S5，瑕疵检测：将步骤S4中适配后的源域样本特征和目标域样本特征输入轮胎瑕疵检测分类器中得到瑕疵检测结果； 步骤S6，更新模型参数：重复步骤S2到步骤S5，使用随机梯度下降法对模型参数进行更新，迭代次数为I次； 步骤S7，保存模型参数：根据步骤S6完成对所述模型参数的I次迭代次数更新后，保存步骤S2中特征提取器和步骤S5中轮胎瑕疵检测分类器的模型参数； 所述瑕疵检测包括以下步骤： 步骤Z1，数据预处理：将目标域轮胎输入目标X光机，并将目标X光机扫描所得图像进行裁剪，获得规定尺寸的测试数据集； 步骤Z2，特征提取：将步骤Z1中所得测试数据集输入模型训练阶段步骤S7中保存的特征提取器中，获得域不变特征表示； 步骤Z3，瑕疵检测：将步骤Z2中所得域不变特征表示输入模型训练阶段步骤S7中保存的轮胎瑕疵检测分类器中进行瑕疵检测，得到测试数据集上的瑕疵检测结果。

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