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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業大學申請的專利一種基于視覺的高精度汽車發動機缸孔內壁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：CN116664502B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202310562059.9，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于視覺的高精度汽車發動機缸孔內壁缺陷檢測方法是由金晶;何旭杰設計研發完成，并于2023-05-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于視覺的高精度汽車發動機缸孔內壁缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：基于視覺的高精度汽車發動機缸孔內壁缺陷檢測方法。將預處理后的圖像通過初步特征提取器進行特征的初步提取，將提取的初步特征通過Hy?FEN對特征進行編碼，得到編碼后的4個不同尺寸的特征；將得到的4個不同尺寸的特征輸入到Ra?FPN中進行特征的編碼壓縮以及融合；將Ra?FPN編碼后的特征以及經雙重多頭聚類模塊得到的錨框比例一起輸入到區域生成網絡RPN中進行缺陷候選區域的生成，得到初步缺陷的區域；將從Ra?FPN得到的編碼融合特征以及區域生成網絡RPN得到的初步缺陷區域輸入到位置校正模塊中進行位置的精修，最終輸出待檢測圖片的缺陷檢測結果，實現對當前待檢測圖片的缺陷檢測任務。本發明克服常規目標檢測算法對于汽車發動機缸孔內壁缺陷檢測任務的不適應性。

本發明授權一種基于視覺的高精度汽車發動機缸孔內壁缺陷檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于視覺的高精度汽車發動機缸孔內壁缺陷檢測方法，其特征在于，所述檢測方法包括： S1：對當前輸入待檢測圖片進行預處理； S2：將預處理后的圖片輸入到初步特征提取器中進行特征的初步提取，得到提取后的特征Fp； S3：基于S2得到的初步提取特征Fp輸入到混合特征提取網絡Hy-FEN中的第一階段編碼器E1中對圖像特征進行編碼，得到經E1編碼的特征FE1，混合特征提取網絡Hy-FEN由4階段編碼層構成，其中前兩階段編碼層由ResNet中的殘差塊按照級聯的方式構成，后兩階段編碼層由預編碼層、金字塔變換層以及歸一化層構成； S4：基于S3得到的編碼特征FE1輸入到混合特征提取網絡Hy-FEN中的第二階段編碼器E2中，得到經E2編碼的特征FE2； S5：基于S4得到的編碼特征FE2輸入到混合特征提取網絡Hy-FEN中的第三階段編碼器E3中，得到經E3編碼的特征FE3； S6：基于S5得到的編碼特征FE3輸入到混合特征提取網絡Hy-FEN中的第四階段編碼器E4中，得到經E4編碼的特征FE4； S7：將基于S2、S4、S5和S6得到的編碼特征Fp、FE2、FE3、FE4輸入到感受野感知特征金字塔網絡Ra-FPN中進行特征的進一步編碼和融合，并輸出編碼融合特征Ψ，感受野感知特征金字塔網絡Ra-FPN在結構上由4個特征映射層和1個多層感知機模塊MLP2構成； S8：基于S7得到的編碼融合特征Ψ輸入到區域生成網絡RPN中進行缺陷候選區域的生成，得到初步缺陷的區域 S9：基于S7得到的編碼融合特征Ψ以及基于S8得到的初步缺陷區域輸入到位置校正模塊中進行位置的進一步精修，最終輸出待檢測圖片的缺陷檢測結果。

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哈爾濱工業大學，其通訊地址為：150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區西大直街92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”。