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龍圖騰網(wǎng)獲悉武漢輕工大學申請的專利紙杯缺陷檢測方法及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116309526B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202310377132.5，技術領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權紙杯缺陷檢測方法及裝置是由蔣亞軍;曹昭輝;文煜超;張闖;付丹丹;胡志剛設計研發(fā)完成，并于2023-04-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本紙杯缺陷檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種紙杯缺陷檢測方法及裝置，屬于產品檢測領域，該方法包括：獲取待檢測的紙杯圖像；將紙杯圖像輸入訓練后的檢測模型，輸出紙杯的缺陷檢測結果；其中，檢測模型為YOLOv5網(wǎng)絡模型，在Backbone部分的最后一層C3模塊后加入CBAM模塊，在Neck部分利用加權雙向特征金字塔網(wǎng)絡進行特征融合，以及在輸出層加上第四尺度的檢測層構建，并根據(jù)標有缺陷標簽的紙杯圖像訓練樣本訓練后得到；其中，所述第四尺度檢測層的尺度大于原有的其他三個檢測層的尺度。該方法改善了在復雜環(huán)境下缺陷特征的表達能力，加強了特征的融合能力，對于紙杯缺陷這種小目標的檢測結果更準確，有效避免出現(xiàn)漏檢和錯檢的現(xiàn)象。

本發(fā)明授權紙杯缺陷檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種紙杯缺陷檢測方法，其特征在于，包括： 獲取待檢測的紙杯圖像； 將所述紙杯圖像輸入訓練后的檢測模型，輸出紙杯的缺陷檢測結果； 其中，所述檢測模型為YOLOv5網(wǎng)絡模型，在Backbone部分的最后一層C3模塊后加入CBAM注意力機制模塊，在Neck部分利用加權雙向特征金字塔網(wǎng)絡進行特征融合，以及在輸出層加上第四尺度的檢測層構建，并根據(jù)標有缺陷標簽的紙杯圖像訓練樣本訓練后得到；其中，所述第四尺度檢測層的尺度大于原有的其他三個檢測層的尺度； 所述將所述紙杯圖像輸入訓練后的檢測模型，包括： 將待檢測的紙杯圖像輸入Backbone部分，按照輸入方向的起始順序，依次得到第一C3模塊、第二C3模塊、第三C3模塊以及SPPF模塊處理后的第一特征、第二特征、第三特征和第四特征； 根據(jù)第三特征和第四特征進行張量拼接，并將結果輸入第五C3模塊得到第五特征； 根據(jù)第五特征和第二特征進行張量拼接，并將結果輸入第六C3模塊得到第六特征； 根據(jù)第六特征和第一特征進行張量拼接，將結果輸入第七C3模塊得到第七特征，并根據(jù)第七特征確定第四尺度的輸出； 根據(jù)第六特征和第七特征進行張量拼接，將結果輸入第八C3模塊得到第八特征，并根據(jù)第八特征確定第三尺度的輸出； 根據(jù)第三特征、第五特征特以及第八特征，基于加權雙向特征金字塔網(wǎng)絡進行特征融合，將結果輸入第九C3模塊得到第九特征，并根據(jù)第九特征確定第二尺度的輸出； 根據(jù)第九特征和第四特征進行張量拼接，將結果輸入第十C3模塊得到第十特征，并根據(jù)第十特征確定第一尺度的輸出；其中，第一尺度到第四尺度依次從小到大排列。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人武漢輕工大學，其通訊地址為：430023 湖北省武漢市東西湖區(qū)常青花園學府南路68號；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)”。