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龍圖騰網(wǎng)獲悉安徽大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于改進(jìn)YOLOX-S算法的金屬鑄件表面缺陷檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115797326B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211678195.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)YOLOX-S算法的金屬鑄件表面缺陷檢測(cè)方法是由潘天紅;程浩;紀(jì)敬虎;陳山;雍仁哲;方笑晗設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于改進(jìn)YOLOX-S算法的金屬鑄件表面缺陷檢測(cè)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于改進(jìn)YOLOX?S算法的金屬鑄件表面缺陷檢測(cè)方法，步驟為：1采集數(shù)據(jù)庫(kù)中若干金屬鑄件表面圖像，構(gòu)建金屬鑄件表面數(shù)據(jù)集；2對(duì)金屬鑄件表面數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并將處理后數(shù)據(jù)集按比例劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集；3搭建基于改進(jìn)YOLOX?S網(wǎng)絡(luò)的金屬鑄件表面缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；4利用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練基于改進(jìn)YOLOX?S算法的金屬鑄件表面缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；5將待檢測(cè)的金屬鑄件表面圖像輸入訓(xùn)練好的改進(jìn)YOLOX?S網(wǎng)絡(luò)中，獲得含有缺陷類別和缺陷位置的結(jié)果圖。本申請(qǐng)針對(duì)于金屬鑄件表面缺陷構(gòu)建基于改進(jìn)YOLOX?S算法的金屬鑄件表面缺陷檢測(cè)模型，通過(guò)擦除機(jī)制和加強(qiáng)機(jī)制有效地解決了了原始YOLOX?S網(wǎng)絡(luò)存在的語(yǔ)義差異問(wèn)題，提高了網(wǎng)絡(luò)對(duì)于密集缺陷的檢測(cè)精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)YOLOX-S算法的金屬鑄件表面缺陷檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進(jìn)YOLOX-S算法的金屬鑄件表面缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，具體步驟如下： 1）數(shù)據(jù)采集：采集數(shù)據(jù)庫(kù)中若干金屬鑄件表面圖像，構(gòu)建金屬鑄件表面數(shù)據(jù)集； 2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)金屬鑄件表面數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并將處理后數(shù)據(jù)集按比例劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集； 3）構(gòu)建模型：搭建基于改進(jìn)YOLOX-S網(wǎng)絡(luò)的金屬鑄件表面缺陷檢測(cè)模型； 4）模型訓(xùn)練：利用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練基于改進(jìn)YOLOX-S算法的金屬鑄件表面缺陷檢測(cè)模型； 5）缺陷檢測(cè)：將待檢測(cè)的金屬鑄件表面圖像輸入訓(xùn)練好的改進(jìn)YOLOX-S網(wǎng)絡(luò)中，獲得含有缺陷類別和缺陷位置的結(jié)果圖； 步驟3）中改進(jìn)YOLOX-S網(wǎng)絡(luò)包括骨干網(wǎng)絡(luò)，頸部網(wǎng)絡(luò)，頭部網(wǎng)絡(luò)； 所述骨干網(wǎng)絡(luò)為由CSPDarknet網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的特征提取網(wǎng)絡(luò)，所述頸部網(wǎng)絡(luò)為由改進(jìn)的PAFPN網(wǎng)絡(luò)—ES-PAFPN網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的特征融合網(wǎng)絡(luò)，所述頭部網(wǎng)絡(luò)為由3個(gè)YOLOHead網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的分類預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)； 所述ES-PAFPN網(wǎng)絡(luò)采用擦除和加強(qiáng)機(jī)制來(lái)進(jìn)行間接特征融合。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人安徽大學(xué)，其通訊地址為：230601 安徽省合肥市九龍路111號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。