任务自适应金属表面缺陷小样本语义分割方法及系统设备

本发明公开了任务自适应金属表面缺陷小样本语义分割方法及系统设备，涉及金属表面缺陷检测技术、深度学习网络技术领域，本方案利用长短期记忆递归神经网络LSTM的思想，设计了不同的门控机制和结合可训练记忆种子来实现金属表面缺陷小样本语义分割的任务自适应，使得本方案有利于应用在流水线检测作业的高效运行。除此之外，本方案充分利用门控机制学习支撑‑查询对的上下文知识，指导模型产生高精度分割掩码，而在此基础上，本方案进一步提出了利用注意力蒸馏模块来促进和加速模型迭代过程，使得技术方案更加适用于高速金属表面缺陷检测的流水线作业，实现高精度的预测结果。

《任务自适应金属表面缺陷小样本语义分割方法及系统设备》是一发明专利，专利号为 2025108706374，当前法律状态为已下证，由龙岩学院提出申请，发明人为刘艳芳;丁汉泽;张继炎;徐志刚;彭明，申请日期为2025-06-26，公开（公告）日期为2025-09-16，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/26 (2022.01)。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了任务自适应金属表面缺陷小样本语义分割方法及系统设备，涉及金属表面缺陷检测技术、深度学习网络技术领域，本方案利用长短期记忆递归神经网络LSTM的思想，设计了不同的门控机制和结合可训练记忆种子来实现金属表面缺陷小样本语义分割的任务自适应，使得本方案有利于应用在流水线检测作业的高效运行。除此之外，本方案充分利用门控机制学习支撑‑查询对的上下文知识，指导模型产生高精度分割掩码，而在此基础上，本方案进一步提出了利用注意力蒸馏模块来促进和加速模型迭代过程，使得技术方案更加适用于高速金属表面缺陷检测的流水线作业，实现高精度的预测结果。

海量优质专利即买即用，四大核心优势助您弯道超车：
🏆 拿资质，享红利：高企认定、专精特新必备！轻松获取政府补贴、税收减免，招投标直接加分！
💎 增信誉，融资金：支持实缴注册资金，彰显企业硬实力；支持专利质押贷款，盘活现金流，扩张不缺钱！
🔥 强背书，防抄袭：印上“专利产品”，客户更信赖！构建技术壁垒，把竞争对手挡在门外，稳占市场份额！
🚀 省时间，快变现：告别漫长研发与高风险！优质专利即买即用，让技术立刻变成真金白银的利润！