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一种基于EIEM边缘特征提取的钢铁缺陷检测方法

Name: 一种基于EIEM边缘特征提取的钢铁缺陷检测方法
Brand: 淮安大学
SKU: 2024109597543
Availability: InStock

📄 申请号：CN202410959754.3 📄 发布日：2026/10/28

著录项目信息

申请日

2024-07-17

公开号

CN118823473B

公开日

2026-09-04

申请人

淮安大学

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_44 , G06N3_0464 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_047 , G06N3_0985 ,

技术画像

所属领域

机器视觉机器视觉图像特征提取缺陷检测

应用场景

钢铁缺陷检测, 钢材表面质量检测, 冶金工业质检, 工业自动化检测, 智能制造

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摘要

本发明公开一种基于EIEM边缘特征提取的钢铁缺陷检测方法，首先设计一个边缘信息提取模块EIEM替换C2f中的BottleNeck，该模块采用sobel算子来提取特征的边缘信息并与整体空间信息进行特征融合，获得更加丰富的语义信息；其次，替换上采样方法为CARAFE，该方法通过编码器能够学习到适合自己特征信息的卷积核，以指导更加精确的特征重建；最后，将原来的检测头换成了动态统一的检测头（DyHead)，以应对不同缺陷的尺寸和变换位置，而且正因为这个检测头，在不同的尺寸、位置、任务中，都能动态的适应，不需要改变检测头。与现有技术相比，本发明克服了现有技术中鲁棒性差、引入噪声导致缺陷检测准确率低的问题，利用改进YOLOv8s模型架构，具有准确性高，适用广度大的优点。

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： CN118823473B

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该专利的转让价格是多少？

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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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