发明专利已授权

基于改进YOLOv5s网络的热轧钢带表面缺陷检测方法

Name: 基于改进YOLOv5s网络的热轧钢带表面缺陷检测方法
Brand: 淮阴工学院
SKU: 2023111057500
Availability: InStock

📄 申请号：CN202311105750.0 📄 发布日：2026/10/13

著录项目信息

申请日

2023-08-30

公开号

CN117132827B

公开日

2026-02-06

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

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G06V10_80 , G06V10_42 , G06V10_776 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别目标检测算法深度学习

应用场景

钢材表面缺陷检测, 热轧钢带质量检测, 工业自动化, 智能制造, 冶金表面质检

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于改进YOLOv5s网络的热轧钢带表面缺陷检测方法，该方法使用YOLOv5s目标检测模型作为基础，在此基础上提出一种改进的YOLOv5s网络模型。首先，将neck部分的结构改换为AFPN结构，实验结果表明该结构与其他最先进的特征金字塔网络相比较更具竞争力，而且每秒浮点运算(FLOPs)也最低，并在较低参数下达到了比Baseline更好的性能。其次，使用GIoU损失函数，其不仅关注重合区域，还关注其他非重合区域，更好的反映了两者的重合程度，并且当IoU＝0时，两个框之间的距离仍然很好的表示出来。最后，添加注意力机制模块，选用EffectiveSE卷积神经网络结构加入YOLOv5s网络中，实验表明它与SENet等经典网络结构相比分类精度更高、收敛速度更快。本发明所提出的方法在原始网络基础上有效提升了模型对热轧钢带表面缺陷检测的性能，降低了模型的参数量和计算量，缩短了模型的推理时间。

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： CN117132827B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

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

一种利用树木废物制备夜光土壤覆盖材料的方法

当前第 / 件

一种人形机器人轨迹跟踪方法及其轨迹跟踪系统

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_96 G06V10_98 覆盖45个领域

相似专利推荐 AI 驱动 · 同领域

暂无同领域相似专利推荐

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

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

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

查看全部出价

我要出价 (议价)