发明专利已授权

一种基于分层加权特征融合网络的玻璃瓶口检测方法

📄 申请号：CN202410674679.6 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2024-05-28

公开号

CN118710580B

公开日

2025-04-22

申请人

淮阴工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T5_50 , G06T5_70 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_09 ,

技术画像

所属领域

检测方法图像识别人工智能算法机器视觉检测方法

应用场景

玻璃瓶质量检测, 工业自动化, 生产线缺陷检测

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及目标检测技术领域，具体公开了一种基于分层加权特征融合网络的玻璃瓶缺陷检测方法，获取不同缺陷的玻璃瓶口图像数据；搭建原始的YOLOv7网络模型，对YOLOv7的网络结构进行改进，在主干特征提取网络中引入CA注意力机制，构建高效层聚合网络S‑ELAN模块替换原有的ELAN；将Neck部分的特征融合网络替换为分层加权的特征融合网络HWFF，对主干网络获得的浅层特征图进行特征融合，选用EIoU作为损失函数进行模型优化；对改进的YOLOv7模型进行训练，利用训练后的模型进行缺陷检测。与现有技术相比，本发明能够提高深度学习技术对玻璃瓶口缺陷检测的准确率，加快检测速度，实验验证相较于原算法提高了4.6个百分点，并且在小缺陷识别上，相较于原算法更准确。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于模型融合的高效道路全景检测方法

当前第 / 件

一种低模自润滑钛基复合材料及其制备方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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