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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利基于yolov7的物體表面缺陷檢測方法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：CN116958074B 。

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：202310836985.0，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于yolov7的物體表面缺陷檢測方法是由湯景凡;李非凡;張旻;姜明設計研發完成，并于2023-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于yolov7的物體表面缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：本發明屬于表面缺陷檢測等計算機視覺領域。基于對表面缺陷的特點與YOLOv7算法架構的研究，提出了一種基于yolov7的物體表面缺陷檢測方法包括：獲取圖片，構建訓練集、測試集、驗證集，在YOLOv7模型的基礎上，構建表面缺陷識別模型：在SPPCSPC模塊后面加入EVCBlock模塊；將Concat模塊替換成AScat模塊；在特征提取網絡輸出端部分添加SPDConv模塊；采用訓練好的表面缺陷檢測模型對待測圖片進行缺陷識別。本發明讓模型更夠準確檢測與定位小目標缺陷，實現在整體上提高物體表面缺陷檢測特別是小目標缺陷檢測的準確度。

本發明授權基于yolov7的物體表面缺陷檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于yolov7的物體表面缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：獲取圖片，構建訓練集、測試集、驗證集； 步驟2：在YOLOv7模型的基礎上，構建表面缺陷識別模型： 在所述YOLOv7模型的SPPCSPC模塊后面加入EVCBlock模塊；所述EVCBlock模塊包括輕量級MLP和可學習的視覺中心機制LVC； 將所述YOLOv7模型的Concat模塊替換成AScat模塊；所述Concat模塊在所述YOLOv7模型中用于層次特征融合；所述AScat模塊以特征圖為輸入，所述AScat模塊的融合公式如下: 其中，yij是特征融合之后的所述特征圖在i,j處的加權融合，和分別是未進行特征融合前自底向上傳遞和從左到右傳遞的所述特征圖在放大后，在i,j處的特征向量，αij和βij為系數，同時αij+βij＝1且αij，βij∈[0,1]；用與來控制參數，與是用1×1卷積從輸入的特征圖反向傳播自動生成的； 在所述YOLOv7模型的特征提取網絡輸出端部分添加SPDConv模塊；得到表面缺陷識別模型； 所述SPDconv包括：一個空間到深度層SPDlayer和一個非跨步卷積層Non-stridedlayer；所述空間到深度層SPDlayer，通過幀循環超分轉換，實現在保留特征信息的前提下對特征圖進行下采樣； 步驟3訓練步驟2中構建的表面缺陷檢測模型； 步驟4采用步驟3訓練好的表面缺陷檢測模型對待測圖片進行缺陷識別。

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杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘區白楊街道2號大街1158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”。