发明专利已授权

一种基于高效多路径特征融合网络的瑕疵识别方法及系统

📄 申请号：CN202411693372.7 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2024-11-25

公开号

CN119540643B

公开日

2025-09-23

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_80 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法特征融合

应用场景

工业质检, 智能制造, 表面缺陷检测, 质量检测, 生产线自动检测

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本申请公开了一种基于高效多路径特征融合网络的瑕疵识别方法及系统，涉及布匹瑕疵检测技术领域，解决了现有技术中无法有效的融合深层与浅层、大尺度与小尺度的特征信息，以及现有模型计算复杂度高、模型参数量大的问题，该方法包括：构建布匹瑕疵数据集，构建改进的YOLOv5s模型并进行模型训练，其中，改进的内容包括：将GFPN融入YOLOv5s的Neck网络，在主干网络中引入间隔层级间的跨尺度连接层和同尺度间的跨层跳跃连接层，在Neck网络中，采用C3Ghost轻量化特征融合节点，并采用Dysample方法对深层特征图进行上采样，有效融合深层与浅层、大尺度与小尺度的特征信息，提升了YOLOv5s模型在多尺度、多比例目标检测中的性能，同时降低了模型的计算参数和复杂度。

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

高压水蒸气分离提取丝素与丝胶蛋白的装置及其提取方法

当前第 / 件

一种基于FabricMosaic与改进细粒度特征提取网络的瑕疵检测方法及装置

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：66 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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