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龙图腾网获悉南京耘瞳科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的碳丝表面缺陷检测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：CN115358977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202210959512.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的碳丝表面缺陷检测方法是由贾佳设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的碳丝表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的碳丝表面缺陷检测方法，包括卷积层对原始图像进行碳丝特征提取，过滤背景信息，生成多个特征图；将多个特征图送入编码器模块进行编码；将特征图编码之后，采用主干网络对碳丝缺陷高低层特征进行提取融合，生成多尺度特征图；将主干网络生成的多尺度特征图送入解码器模块进行解码；将解码器解码后产生的特征图与初步卷积后的结果特征图融合，用于碳丝缺陷的分类和回归预测；输出分类预测和回归预测的结果。本发明降低了人为主观性的干扰，这对于提升大型碳丝束生产速度，保证碳丝制品质量，减轻劳动人员工作强度有很大贡献。

本发明授权一种基于深度学习的碳丝表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的碳丝表面缺陷检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：卷积层对原始图像进行碳丝特征提取，过滤背景信息，生成多个特征图； 步骤2：将多个特征图送入编码器模块进行编码，包括： 步骤2.1将特征图分割成块，一共分割成个块，为每个块增加可学习的位置编码，其中，位置编码根据分割块的位置决定，将输入编码器中，得到： 是和的相加和初始向量； 步骤2.2：将初始向量送入多头自注意力模块进行处理，得到： 其中表示归一化操作，、、记住上一层的归一化结果后，送入多头自注意力模块，经多头自注意力模块处理后的结果加上上一层的编码结果得到； 步骤2.3：经归一化操作后再送入前馈神经网络，经过前馈神经网络操作后的结果加上经多头自注意力模块处理后的结果，得到编码结果，编码过程需反复进行多次，直至编码过程完成： 其中，表示前馈神经网络； 表示编码后的特征； 表示编码器的层数； 步骤3：将特征图编码之后，采用主干网络对碳丝缺陷高低层特征进行提取融合，生成多尺度特征图； 步骤4：将主干网络生成的多尺度特征图送入解码器模块进行解码；所述解码器由两个多头自注意力模块和一个前馈神经网络组成；通过解码器来学习不同任务的解码特征，具体过程如下： 步骤4.1：进行第一次多头自注意力模块处理，得到； 其中，表示解码器的输入，解码器的输入为编码器编码结果经主干网络传递后生成的特征图输出； 其中，表示归一化操作，、、表示上一层的归一化结果； 表示多头自注意力模块，经多头自注意力模块处理后加上上层解码器的输入得到； 步骤4.2：进行第二次多头自注意力模块处理，最终得到： 的计算公式如下： 其中，表示归一化操作，表示多头自注意力模块，经第二次多头自注意力模块处理后结果加上第一次多头自注意力模块处理后的输出最终得到； 步骤4.3：将经归一化后再送入前馈神经网络，所得结果再加上两次多头自注意力模块处理结果，得到最终解码结果； 其中，表示解码器的层数，为解码器的输出； 步骤5：将解码器解码后产生的特征图与初步卷积后的结果特征图融合，用于碳丝缺陷的分类和回归预测； 步骤6：输出分类预测和回归预测的结果。

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