发明专利已授权

一种基于RDD-YOLO算法的钢铁表面缺陷检测方法

📄 申请号：CN202310196836.2 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2023-03-03

公开号

CN116433593B

公开日

2026-02-24

申请人

江苏科技大学

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 , G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别深度学习目标检测

应用场景

钢铁表面质量检测, 工业自动检测, 智能制造, 金属加工质量控制, 表面缺陷在线检测

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摘要

本发明公开了一种基于RDD‑YOLO算法的钢铁表面缺陷检测方法，包括：使用Res2Net模块替换YOLOv5的原始backbone网络中的模块CSP‑n以加强特征提取能力；在YOLOv5的Neck部分设计了一个新的特征融合模块双重特征金字塔特征融合模块DFPN，用于融合不同尺度的特征图，进一步提取特征图中的信息；在head部分采用了解耦头的结构来替换原有的YOLOv5检测头。本发明构建双重特征金字塔特征融合模块DFPN以充分利用网络中的所有信息，使其更精细地融合特征，缓解钢铁表面缺陷尺度大小不一的问题；使用DecoupledHead解耦头能够使分类任务与定位框的回归任务分离开，从而使预测更加精准；本发明可用于对复杂场景下钢铁表面缺陷检测任务，并且检测精度较传统的模型有较大的提升。

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

一种基于多尺度反色方法的人脸活体检测方法及系统

当前第 / 件

一种交直流混合微电网中接口变换器的广义直流电动势控制方法

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

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：5 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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