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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于目标检测与语义分割融合的增材制造检测方法及系统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：CN121458724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610012556.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于目标检测与语义分割融合的增材制造检测方法及系统是由王继来;孙洪涛;武文超;周庆军;郭宁;李取浩;蔡玉奎设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于目标检测与语义分割融合的增材制造检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于增材制造相关技术领域，为了解决现有熔池状态检测不准确的问题，提出基于目标检测与语义分割融合的增材制造检测方法及系统，对熔池图像利用目标检测模型进行熔池区域的定位；将熔池外接框输入至语义分割模型得到熔池几何尺寸；在两个模型训练中引入一致性损失函数；其中，利用双向跨任务注意力机制对对齐后特征进行检测和分割的深度交互与互补，得到融合特征；利用语义分割模型生成空间权重图，引入通道注意力并结合融合特征，得到融合后共享特征；基于检测头和分割头对融合后共享特征的预测的一致性构建一致性损失函数，本发明实现对熔池状态更为准确的识别。

本发明授权基于目标检测与语义分割融合的增材制造检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于目标检测与语义分割融合的增材制造检测方法，其特征在于，包括： 获取增材制造过程中熔池图像； 对所获取的增材制造过程中熔池图像利用目标检测模型进行熔池区域的定位，得到熔池外接框和熔池初步状态类别； 将熔池外接框作为感兴趣区域输入至语义分割模型，得到熔池几何尺寸； 其中，在所述目标检测模型和所述语义分割模型训练中，引入一致性损失函数实现目标检测和语义分割的深度交互与互补；其中，一致性损失函数的确定具体为： 对目标检测模型主干网络的特征图和语义分割模型主干网络的特征图进行特征对齐，利用双向跨任务注意力机制对对齐后的特征进行目标检测和语义分割的深度交互与互补，得到融合特征；具体为： 将对齐后目标检测模型主干网络的特征图作为查询向量和健向量，对齐后语义分割模型主干网络的特征图作为值向量，利用注意力机制得到目标检测到语义分割的映射特征； 将对齐后语义分割模型主干网络的特征图作为查询向量和健向量，对齐后目标检测模型主干网络的特征图作为值向量，利用注意力机制得到语义分割到目标检测的映射特征； 将目标检测到语义分割的映射特征和语义分割到目标检测的映射特征进行融合，得到融合特征； 利用语义分割模型生成空间权重图，引入通道注意力并结合融合特征，得到融合后共享特征； 基于目标检测模型检测头和语义分割模型分割头对融合后共享特征的预测的一致性构建一致性损失函数。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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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