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龍圖騰網(wǎng)獲悉江西科技師范大學(xué)申請的專利基于改進(jìn)YOLOv12模型的機械零件缺陷檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120279020B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510759132.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)基于改進(jìn)YOLOv12模型的機械零件缺陷檢測方法及系統(tǒng)是由尤國平;殷志堅;胡煜丹;萬子怡;余海波;何潔設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于改進(jìn)YOLOv12模型的機械零件缺陷檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域和工業(yè)檢測領(lǐng)域，公開了基于改進(jìn)YOLOv12模型的機械零件缺陷檢測方法及系統(tǒng)，該方法包括：首先收集有缺陷的機械零件圖像數(shù)據(jù)集，再使用預(yù)處理后的機械零件圖像數(shù)據(jù)集對改進(jìn)的YOLOv12機械零件缺陷檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到優(yōu)化模型，改進(jìn)包括：在主干網(wǎng)絡(luò)和頸部網(wǎng)絡(luò)使用C3k2_RCB特征提取模塊替換原始的C3k2模塊；在頸部網(wǎng)絡(luò)使用門控動態(tài)空間聚合器GDSAFusion替換原始的Concat模塊；在主干網(wǎng)絡(luò)和頸部網(wǎng)絡(luò)使用A2C2f_STR替換原始的A2C2f模塊；最后使用優(yōu)化模型對機械零件進(jìn)行實時缺陷檢測。本方法通過YOLOv12模型結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，顯著提升了YOLOv12模型在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下對機械零件的缺陷檢測精度和效率，尤其在微小缺陷和復(fù)雜背景下的檢測性能得到改善。

本發(fā)明授權(quán)基于改進(jìn)YOLOv12模型的機械零件缺陷檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進(jìn)YOLOv12模型的機械零件缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 收集有缺陷的機械零件圖像數(shù)據(jù)集，對所述機械零件圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括對每張機械零件圖像的缺陷處進(jìn)行標(biāo)注、以及進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)擴充和增強； 使用預(yù)處理后的機械零件圖像數(shù)據(jù)集對改進(jìn)的YOLOv12機械零件缺陷檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到優(yōu)化模型，所述改進(jìn)的YOLOv12機械零件缺陷檢測模型包括： 在主干網(wǎng)絡(luò)和頸部網(wǎng)絡(luò)使用C3k2_RCB特征提取模塊替換原始的C3k2模塊； 所述C3k2_RCB特征提取模塊的實現(xiàn)過程包括：初始化所述C3k2_RCB特征提取模塊，包括接收輸入通道數(shù)、輸出通道數(shù)、RepConvBlock模塊重復(fù)次數(shù)n、判斷標(biāo)識、通道縮放系數(shù)、卷積特征提取層數(shù)以及是否使用殘差連接的標(biāo)識參數(shù)；將特征圖輸入至所述C3k2_RCB特征提取模塊內(nèi)部的處理單元；所述處理單元根據(jù)所述判斷標(biāo)識動態(tài)構(gòu)建核心處理結(jié)構(gòu)，所述核心處理結(jié)構(gòu)由n個RepConvBlock模塊構(gòu)成，具體包括：將特征圖通過卷積特征提取層，每經(jīng)過一個卷積特征提取層，便使用一次特征拆分操作分為兩個特征圖，將其中一個特征圖經(jīng)過n個RepConvBlock模塊得到的特征圖與特征拆分操作分出來的另一個特征圖使用特征拼接操作結(jié)合，最后再通過一個卷積融合層整合特征，得到最終輸出特征圖； 所述RepConvBlock模塊，實現(xiàn)過程包括：將輸入特征圖通過第一3×3深度可分離卷積進(jìn)行局部特征提取得到局部特征圖；將所述局部特征圖通過一個多分支的投影模塊進(jìn)行處理，所述投影模塊依次包含歸一化層、可重參數(shù)化的空洞卷積、批量歸一化層、通道注意力模塊、第一1×1卷積層、GELU激活函數(shù)、第二3×3深度可分離卷積、全局響應(yīng)歸一化以及第二1×1卷積層；若啟用了殘差縮放，則對所述輸入特征圖進(jìn)行縮放后與所述投影模塊的輸出相加得到輸出特征；否則，使用殘差連接，直接將所述投影模塊的輸出作為輸出特征； 在頸部網(wǎng)絡(luò)使用門控動態(tài)空間聚合器GDSAFusion替換原始的Concat模塊； 所述門控動態(tài)空間聚合器GDSAFusion的實現(xiàn)過程包括：將輸入特征圖與上下文特征進(jìn)行通道拼接形成融合特征；將所述融合特征通過3×3深度可分離卷積提取局部特征，再通過歸一化層穩(wěn)定特征分布；通過查詢－鍵機制計算空間注意力權(quán)重，所述查詢－鍵機制使用相對位置偏置；將所述融合特征通過可重參數(shù)化的空洞卷積捕獲多尺度上下文信息，再經(jīng)通道注意力模塊進(jìn)行通道自適應(yīng)校準(zhǔn)；通過門控機制控制信息流；將所述門控機制處理后的特征與殘差路徑的特征進(jìn)行加權(quán)融合；采用雙層級縮放配合隨機深度丟棄處理所述加權(quán)融合后的特征，得到增強的特征圖； 在主干網(wǎng)絡(luò)和頸部網(wǎng)絡(luò)使用A2C2f_STR替換原始的A2C2f模塊； 所述A2C2f_STR模塊的實現(xiàn)過程包括：將輸入特征張量接入初始卷積層，所述初始卷積層通過低秩映射實現(xiàn)對輸入特征張量的通道維度壓縮，并提取基礎(chǔ)表征能力的特征信息，得到經(jīng)初始卷積處理后的特征圖；將所述經(jīng)初始卷積處理后的特征圖暫存于列表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，并進(jìn)入由融合跨索引時序交互的視覺建模模塊構(gòu)成的循環(huán)處理環(huán)節(jié)，在所述循環(huán)處理環(huán)節(jié)中，以所述列表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的尾部元素作為輸入，按序?qū)⑵鋫魅敫魅诤峡缢饕龝r序交互的視覺建模模塊進(jìn)行處理，得到經(jīng)融合跨索引時序交互的視覺建模模塊處理后生成的特征向量；將所述經(jīng)融合跨索引時序交互的視覺建模模塊處理后生成的特征向量與原始輸入特征張量通過殘差映射機制進(jìn)行融合，得到最終輸出的融合特征； 所述融合跨索引時序交互的視覺建模模塊的實現(xiàn)過程包括：對經(jīng)初始卷積處理后的特征圖進(jìn)行第一層歸一化處理，得到第一歸一化特征；通過可學(xué)習(xí)參數(shù)實現(xiàn)所述第一歸一化特征與經(jīng)初始卷積處理后的特征圖的自適應(yīng)權(quán)重融合，得到自適應(yīng)權(quán)重融合特征；將所述自適應(yīng)權(quán)重融合特征輸入至跨索引時序交互建模組件，所述跨索引時序交互建模組件利用掃描索引與逆掃描索引進(jìn)行跨空間維度的時序特征重組與建模，得到經(jīng)跨索引時序交互建模組件處理的特征；對所述經(jīng)跨索引時序交互建模組件處理的特征進(jìn)行第二層歸一化處理，得到第二歸一化特征；將所述第二歸一化特征進(jìn)入前饋卷積塊完成非線性變換，得到前饋輸出；通過殘差連接將所述經(jīng)跨索引時序交互建模組件處理的特征與所述前饋輸出融合，得到經(jīng)融合跨索引時序交互的視覺建模模塊處理后生成的特征向量； 所述跨索引時序交互建模組件的實現(xiàn)過程包括：通過索引生成模塊對輸入至跨索引時序交互建模組件的自適應(yīng)權(quán)重融合特征生成索引對，所述索引對包括掃描索引和逆掃描索引；利用所述掃描索引對輸入至跨索引時序交互建模組件的自適應(yīng)權(quán)重融合特征進(jìn)行特征重排，得到重排后的一維時序特征；通過時序參數(shù)投影層將所述重排后的一維時序特征映射為動態(tài)參數(shù)；基于狀態(tài)空間模型的選擇性掃描引擎對所述動態(tài)參數(shù)進(jìn)行時序建模，輸出時序建模后的一維序列特征；通過所述逆掃描索引將所述時序建模后的一維序列特征還原為二維空間特征；通過自適應(yīng)門控單元生成門控權(quán)重，并將所述門控權(quán)重與所述二維空間特征逐元素相乘，輸出最終經(jīng)跨索引時序交互建模組件處理的特征； 使用所述優(yōu)化模型對機械零件進(jìn)行實時缺陷檢測。

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