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龍圖騰網獲悉湖南工商大學申請的專利一種基于多尺度特征交互表面缺陷小目標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：CN120374613B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510855348.7，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于多尺度特征交互表面缺陷小目標檢測方法是由趙玨;彭裕發;張勝;劉思懿;段佳卓;黃旭;殷之恒設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多尺度特征交互表面缺陷小目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多尺度特征交互表面缺陷小目標檢測方法。包括：向檢測模型中輸入實時采集的待檢測產品的表面圖像，檢測模型對表面圖像進行處理后，輸出標注有可能出現的缺陷分類類別、邊界框坐標和缺陷目標存在置信度的圖像；其中檢測模型是以YOLOv11網絡為基礎結構的模型，包括依次串聯的骨干網絡、頸部網絡和檢測頭；骨干網絡中引入多尺度特征提取SMK模塊和注意力機制SELA?S模塊；頸部網絡引入兩個特征融合Fafusion模塊。本發明能夠有效地提取和融合復雜背景下的多尺度目標特征，對圖片中的缺陷與復雜背景的區分和多尺度目標檢測具有較好的處理性能。且在表面缺陷檢測任務中能夠更精確地聚焦于缺陷區域。

本發明授權一種基于多尺度特征交互表面缺陷小目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多尺度特征交互表面缺陷小目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，向檢測模型中輸入實時采集的待檢測產品的表面圖像； 步驟2，檢測模型對表面圖像進行處理后，輸出標注有可能出現的缺陷分類類別、邊界框坐標和缺陷目標存在置信度的圖像； 其中檢測模型為基于YOLOv11網絡作為基礎結構的模型，包括依次串聯的骨干網絡、頸部網絡和檢測頭； 所述骨干網絡中引入多尺度特征提取SMK模塊和注意力機制SELA-S模塊；所述頸部網絡引入兩個特征融合Fafusion模塊； 所述SMK模塊設置于骨干網絡原有的第三和第四C3K2模塊之間，且包括對于輸入到SMK模塊中的特征圖分別進行處理的殘差結構通路、局部信息提取通路和空間信息提取通路，三條通路的處理結果拼接后作為輸出； 所述SELA-S模塊設置于骨干網絡原有的SPPF模塊與C2PSA模塊之間，且包括對輸入到SELA-S模塊中的特征圖分別進行處理的空間注意力機制通路和通道注意力機制通路，兩條通路的處理結果分別與輸入的特征圖相乘，相乘的結果再與輸入的特征圖相加后作為輸出； 所述兩個Fafusion模塊串聯連接，其中第一個Fafusion模塊設置于頸部網絡的第一上采樣模塊后，且輸出經頸部網絡的第一C3K2模塊和第二上采樣模塊處理后作為第二個Fafusion模塊的輸入；兩個Fafusion模塊均包括四條用于處理特征圖的通路，四條通路的處理結果拼接并調整通道后作為輸出。

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湖南工商大學，其通訊地址為：410205 湖南省長沙市岳麓區岳麓大道569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”。