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龍圖騰網獲悉蘇州大學申請的專利一種基于YOLOX的鋼板表面缺陷檢測方法、裝置及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：CN116071338B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202310133204.1，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于YOLOX的鋼板表面缺陷檢測方法、裝置及設備是由胡靖;陳偉設計研發完成，并于2023-02-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于YOLOX的鋼板表面缺陷檢測方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于YOLOX的鋼板表面缺陷檢測方法，包括基于YOLOX網絡構建缺陷檢測模型，初始化epoch、學習率與模型權重；將訓練集輸入缺陷檢測模型，進行預處理后輸入骨干網絡，經過依次串聯的Focus模塊與四個darknet模塊，輸出三個不同大小尺寸的有效特征圖；將三個有效特征圖分別輸入三個對應尺寸大小的CBAM模塊中，進行自適應特征修正后，分別輸入瓶頸網絡的三條支路，每條支路均包括串聯的RFB模塊與ASPP模塊，輸出三個增強特征圖，分別輸入至相對應的解耦頭輸出預測結果；對預測結果進行解碼，利用SimOTA動態匹配正負樣本，計算正負樣本總損失值，基于總損失值更新模型權重；重復將樣本數據輸入缺陷檢測模型進行訓練，直至訓練次數達到epoch，輸出最終缺陷檢測模型。

本發明授權一種基于YOLOX的鋼板表面缺陷檢測方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于YOLOX的鋼板表面缺陷檢測方法，其特征在于，包括： 將待檢測的樣本數據輸入基于YOLOX網絡構建的缺陷檢測模型的骨干網絡中，經過依次串聯的Focus模塊與四個darknet模塊，輸出經過第二darknet模塊、第三darknet模塊與第四darknet模塊的三個不同大小尺寸的有效特征圖； 將三個不同大小尺寸的有效特征圖分別輸入三個對應尺寸大小的CBAM模塊中，將CBAM模塊產生的通道注意力特征圖、空間注意力特征圖，與輸入的有效特征圖相乘，進行自適應特征修正后輸出； 將三個CBAM模塊的輸出分別輸入瓶頸網絡的三條支路，每條支路均包括串聯的RFB模塊與ASPP模塊，輸出三個增強特征圖；其中，所述RFB模塊將輸入的加強特征圖分解為三個不同膨脹率的分支，每個分支都經過不同大小的卷積核處理后，經3×3的空洞卷積將三個分支進行拼接輸出；所述ASPP模塊將RFB模塊的輸出經過多個具有不同采樣率的并行空洞卷積層卷積后，融合輸出增強特征圖； 將三個增強特征圖，分別輸入至相對應的解耦頭；所述解耦頭對輸入的增強特征圖進行卷積，分解為回歸分支、置信度分支與分類分支，輸出三個預測目標，所述預測目標包括預測框的坐標信息、前景與背景、物體種類；將三個預測目標進行堆疊，輸出預測結果。

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蘇州大學，其通訊地址為：215000 江蘇省蘇州市吳中區石湖西路188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”。