发明专利已授权

一种基于改进YOLOv7算法的带钢表面缺陷检测方法

Name: 一种基于改进YOLOv7算法的带钢表面缺陷检测方法
Brand: 淮安大学
SKU: 2023107424051
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310742405.1 📄 发布日：2026/10/28

著录项目信息

申请日

2023-06-21

公开号

CN116777873B

公开日

2025-11-14

申请人

淮安大学

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_762 , G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法工业视觉检测

应用场景

钢铁冶金, 工业质检, 表面缺陷检测, 智能制造, 带钢生产

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摘要

本发明公开了一种基于改进YOLOv7算法的带钢表面缺陷检测方法，网络的改进方式包括：通过使用k‑means++聚类算法计算出更适合此模型的目标框参数，将主干网络的部分卷积替换为PConv，将原模型的损失函数CIOU改为SIOU，并在每个特征层输出的地方添加SE注意力机制。通过改进网络，使得模型的检测精度从0.626提升到了0.792，召回率从0.611提升到了0.653，mAP值从0.65提升到了0.709。一种基于改进YOLOv7算法的带钢表面缺陷检测方法，与原网络相比在保证检测速度的同时拥有更高的检测精度，权重文件大小从原来的74.9Mb减少到66.3Mb，在带钢生产的过程中可以发挥重要作用，实现自动化检测、快速识别缺陷区域，提高生产效率和产品质量。在带钢生产的后期，使用改进YOLOv7算法对成品带钢进行表面缺陷检测，可以保证产品质量，避免缺陷产品流入市场，影响企业声誉。

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： CN116777873B

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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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