发明专利已授权

一种面向齿轮表面缺陷检测的分层多尺度特征分析与动态注意力增强方法及系统

Name: 一种面向齿轮表面缺陷检测的分层多尺度特征分析与动态注意力增强方法及系统
Brand: 广东工业大学
SKU: 2025111896406
Availability: InStock

📄 申请号：CN202511189640.6 📄 发布日：2026/09/17

著录项目信息

申请日

2025-08-25

公开号

CN121073945B

公开日

2026-02-27

申请人

广东工业大学

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_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06V10_764 , G06V10_80 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法机器视觉

应用场景

齿轮表面缺陷检测, 工业自动化, 智能制造, 质量检测, 机器视觉检测

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摘要

本发明公开了一种面向齿轮表面缺陷检测的分层多尺度特征分析与动态注意力增强方法及系统包括：通过高清成像设备采集齿轮表面图像；将所述齿轮表面图像输入基于YOLOv11架构的深度学习网络，所述深度学习网络集成分层多尺度特征提取模块和动态蒙特卡洛注意力机制；使用所述分层多尺度特征提取模块提取跨尺度缺陷特征；使用所述动态蒙特卡洛注意力机制生成自适应注意力权重；输出齿轮表面缺陷的位置、类别及置信度。本发明融合多分支异构卷积与蒙特卡洛动态注意力机制，显著提升了对复杂背景下多类型缺陷的识别能力，并有效提高了检测精度与推理速度。

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： CN121073945B

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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

一种基于多尺度上下文与通道注意力协同的复杂场景下无人机安全巡查检测方法及装置

当前第 / 件

基于纹理感知和异常检测的布匹表面瑕疵检测方法及装置

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