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龍圖騰網獲悉上海大學申請的專利一種航空發動機表面缺陷檢測方法和電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119180791B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411205299.4，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種航空發動機表面缺陷檢測方法和電子設備是由章易鐮;薛雨豪;張越;苗雨奇;陳帥;趙其杰;田應仲;馮杰才;李育文設計研發完成，并于2024-08-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種航空發動機表面缺陷檢測方法和電子設備在說明書摘要公布了：本發明涉及一種航空發動機表面缺陷檢測方法和電子設備，所述方法包括以下步驟：獲取航空發動機表面圖像；將標注好的表面缺陷數據集放入MBE?YOLOv5表面缺陷檢測模型進行訓練；將待檢測的航空發動機表面圖像輸入訓練好的MBE?YOLOv5表面缺陷檢測模型，輸出航空發動機表面缺陷檢測結果；所述MBE?YOLOv5表面缺陷檢測模型是對YOLOv5模型的改進，所述MBE?YOLOv5表面缺陷檢測模型以MobileNetV3Large作為主干網絡，頸部優化為BiFPN，并在檢測頭前加入ECA注意力機制。與現有技術相比，本發明具有檢測精度高、檢測效率高、易于部署在資源受限的設備和平臺上以及適用性廣等優點。

本發明授權一種航空發動機表面缺陷檢測方法和電子設備在權利要求書中公布了：1.一種航空發動機表面缺陷的檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 步驟S1，獲取航空發動機表面圖像； 步驟S2，將標注好的表面缺陷數據集放入MBE-YOLOv5表面缺陷檢測模型進行訓練； 步驟S3，將待檢測的航空發動機表面圖像輸入訓練好的MBE-YOLOv5表面缺陷檢測模型，輸出航空發動機表面缺陷檢測結果； 所述MBE-YOLOv5表面缺陷檢測模型是對YOLOv5模型的改進，所述MBE-YOLOv5表面缺陷檢測模型以MobileNetV3Large作為主干網絡，頸部優化為BiFPN，并在檢測頭前加入ECA注意力機制； 所述MBE-YOLOv5表面缺陷檢測模型的主干網絡包括CBS模塊、MobileNetV3網絡模塊和SPPF模塊； 所述主干網絡首先對輸入特征圖進行1×1的卷積操作用來調整特征圖的維度，然后特征圖經過一系列的倒殘差結構，最后通過SPPF模塊處理特征圖，輸出不同尺度的特征圖給頸部； 所述主干網絡的第4層MobileNetV3和第6層MobileNetV3分別與頸部第12層BiFPN和第16層BiFPN進行拼接，分別得到第一特征圖和第二特征圖，第6層MobileNetV3再與第14層BiFPN做拼接生成第三特征圖，輸出給檢測頭部。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海大學，其通訊地址為：200444 上海市寶山區上大路99號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。