发明专利已授权

一种基于多尺度融合的单阶段目标检测神经网络及工业品表面缺陷检测模型

Name: 一种基于多尺度融合的单阶段目标检测神经网络及工业品表面缺陷检测模型
Brand: 天津科技大学
SKU: 2021110670762
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111067076.2 📄 发布日：2026/11/06

著录项目信息

申请日

2021-09-13

公开号

CN113780423B

公开日

2026-05-29

申请人

天津科技大学

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_82 , G06V10_25 , G06V10_44 , G06V10_80 , G06V10_762 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法目标检测多尺度特征融合

应用场景

工业自动化, 智能制造, 工业视觉检测, 表面缺陷检测, 产品质量控制

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摘要

本发明提供了一种基于多尺度融合的单阶段目标检测神经网络及工业品表面缺陷检测模型，属于图像处理与分析的技术领域。解决了工业品表面缺陷的检测、识别问题，能够提高缺陷检测的识别率、降低小目标缺陷的漏检。本发明的神经网络由“图像预处理层”、“特征提取网络层”、“连接层”、“多尺度融合网络层”和“预测网络层”构成，分别实现“图像数据增强”、“图像特征提取”、“卷积连接”、“图像特征多尺度融合处理”和“对多尺度融合网络层的融合特征进行多种采样处理”的功能。本发明采用最大池化方式进行多尺度融合，增加预测器的数量，实现深层网络对浅层网络特征信息的充分利用；利用训练后的模型能够进行工业品表面缺陷的检测识别。

常见问题

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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

应用用户行为数据的处理方法、装置、设备及存储介质

当前第 / 件

一种地质环境灾害实时监测装置及监测方法

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