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龙图腾网获悉广东逸科兴制造技术有限公司申请的专利铝壳外观缺陷检测方法、装置、设备及存储介质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：CN120747094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511248843.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权铝壳外观缺陷检测方法、装置、设备及存储介质是由颜经辉;潘金晶;刘洋;阳博;陈尔量;朱彪设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本铝壳外观缺陷检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种铝壳外观缺陷检测方法、装置、设备及存储介质,方法包括：获取初始RT‑DETR模型，将所述初始RT‑DETR模型中的特征提取模块中的局部特征增强模块替换成多尺度线性注意力模块，得到改进后的中间模型；基于预设的铝壳缺陷图像数据集训练所述中间模型，得到缺陷检测模型；当接收到待检测的铝壳图像，将所述铝壳图像输入至所述缺陷检测模型，输出目标缺陷检测结果。根据本申请实施例提供的方案，通过将传统的RT‑DETR模型中的特征提取模块中的局部特征增强模块替换成多尺度线性注意力模块，使得目标模型在深度图缺陷检测场景有很好的检测能力，有效提升缺陷检测结果的准确性。

本发明授权铝壳外观缺陷检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种铝壳外观缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取初始RT-DETR模型，将所述初始RT-DETR模型中的特征提取模块中的局部特征增强模块替换成多尺度线性注意力模块，得到改进后的中间模型； 基于预设的铝壳缺陷图像数据集训练所述中间模型，得到缺陷检测模型； 当接收到待检测的铝壳图像，将所述铝壳图像输入至所述缺陷检测模型，输出目标缺陷检测结果； 所述缺陷检测模型的特征提取模块包括第一卷积模块和所述多尺度线性注意力模块，所述缺陷检测模型还包括编码器、IoU感知模块和解码器，将所述铝壳图像输入至所述缺陷检测模型，输出目标缺陷检测结果，包括： 将所述铝壳图像输入至所述第一卷积模块，输出第一特征图； 将所述第一特征图输入至所述多尺度线性注意力模块，输出第二特征图、第三特征图和第四特征图，其中，所述第二特征图、所述第三特征图和所述第四特征图分别为所述多尺度线性注意力模块中最后3个阶段各自输出的特征图； 将所述第二特征图、所述第三特征图和所述第四特征图输入至所述编码器，输出第五特征图； 将所述第五特征图依次经过所述IoU感知模块和所述解码器，得到所述目标缺陷检测结果； 所述第二特征图包括第一子特征和第二子特征，所述多尺度线性注意力模块包括第一线性层、第一线性注意力模块、卷积聚合模块、第二线性注意力模块、通道拼接模块和第二线性层，将所述第一特征图输入至所述多尺度线性注意力模块，输出第二特征图、第三特征图和第四特征图，包括： 将所述第一特征图输入至所述第一线性层，得到查询Q向量、关键K向量和数值V向量； 将所述查询Q向量、所述关键K向量和所述数值V向量输入至所述第一线性注意力模块，输出所述第一子特征； 将所述查询Q向量、所述关键K向量和所述数值V向量依次经过所述卷积聚合模块和所述第二线性注意力模块，得到所述第二子特征； 将所述第一子特征和所第二子特征输入至所述通道拼接模块进行通道拼接处理，得到多通道尺度的第三特征图； 将全部的所述第三特征图输入至所述第二线性层进行特征融合，得到所述第四特征图。

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广东逸科兴制造技术有限公司，其通讯地址为：519000 广东省珠海市香洲区科健路66号3栋1层, 2层, 3层；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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