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一种基于RDD-YOLO算法的钢铁表面缺陷检测方法

Name: 一种基于RDD-YOLO算法的钢铁表面缺陷检测方法
Brand: 江苏科技大学
SKU: 2023101968362
Availability: InStock

📄 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。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116433593B

购买这项专利需要经过哪些流程？

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

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当前第 / 件

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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：51 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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📊 出价记录 (3条)

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