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一种基于改进YOLOX的高反光金属表面缺陷检测方法

Name: 一种基于改进YOLOX的高反光金属表面缺陷检测方法
Brand: 淮安大学
SKU: 2022114035335
Availability: InStock

📄 申请号：CN202211403533.5 📄 发布日：2026/10/28

著录项目信息

申请日

2022-11-10

公开号

CN115880223B

公开日

2026-05-12

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 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G06T5_70 , G06T5_92 , G06V10_44 , G06V10_764 , G06V10_77 , G06V10_774 , G06V10_80 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

机器视觉机器视觉图像识别人工智能算法

应用场景

工业质检, 金属表面缺陷检测, 智能制造, 工业自动化, 金属加工

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摘要

本发明公开一种基于改进YOLOX的高反光金属表面缺陷检测方法，构建金属表面缺陷的图像数据集，将数据集输入图像特征增强模块进行预处理，并针对每一类缺陷制作相应的标签；构建由主干特征提取网络CSPDarknet‑53、BT‑FPN双向特征融合网络以及分类预测网络YOLO Head三部分组成的改进YOLOX的高反光金属表面缺陷检测模型，减少特征信息的丢失，增强特征融合性能；使用迁移学习获取预训练模型，并结合Mosaic和Mixup数据增强方法训练金属缺陷数据集得到权重w；将权重w输入改进后的YOLOX网络中进行分类预测。与现有技术相比，本发明提升对高反光金属缺陷的检测效果和检测速度，具有较好的实时性。

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： CN115880223B

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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

基于非负性约束稀疏自编码器的电子电路缺陷检测方法

当前第 / 件

一种基于图卷积的网格生成方法

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