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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种航空发动机表面缺陷检测方法和电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119180791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411205299.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种航空发动机表面缺陷检测方法和电子设备是由章易镰;薛雨豪;张越;苗雨奇;陈帅;赵其杰;田应仲;冯杰才;李育文设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空发动机表面缺陷检测方法和电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种航空发动机表面缺陷检测方法和电子设备，所述方法包括以下步骤：获取航空发动机表面图像；将标注好的表面缺陷数据集放入MBE‑YOLOv5表面缺陷检测模型进行训练；将待检测的航空发动机表面图像输入训练好的MBE‑YOLOv5表面缺陷检测模型，输出航空发动机表面缺陷检测结果；所述MBE‑YOLOv5表面缺陷检测模型是对YOLOv5模型的改进，所述MBE‑YOLOv5表面缺陷检测模型以MobileNetV3Large作为主干网络，颈部优化为BiFPN，并在检测头前加入ECA注意力机制。与现有技术相比，本发明具有检测精度高、检测效率高、易于部署在资源受限的设备和平台上以及适用性广等优点。

本发明授权一种航空发动机表面缺陷检测方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种航空发动机表面缺陷的检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1，获取航空发动机表面图像； 步骤S2，将标注好的表面缺陷数据集放入MBE-YOLOv5表面缺陷检测模型进行训练； 步骤S3，将待检测的航空发动机表面图像输入训练好的MBE-YOLOv5表面缺陷检测模型，输出航空发动机表面缺陷检测结果； 所述MBE-YOLOv5表面缺陷检测模型是对YOLOv5模型的改进，所述MBE-YOLOv5表面缺陷检测模型以MobileNetV3Large作为主干网络，颈部优化为BiFPN，并在检测头前加入ECA注意力机制； 所述MBE-YOLOv5表面缺陷检测模型的主干网络包括CBS模块、MobileNetV3网络模块和SPPF模块； 所述主干网络首先对输入特征图进行1×1的卷积操作用来调整特征图的维度，然后特征图经过一系列的倒残差结构，最后通过SPPF模块处理特征图，输出不同尺度的特征图给颈部； 所述主干网络的第4层MobileNetV3和第6层MobileNetV3分别与颈部第12层BiFPN和第16层BiFPN进行拼接，分别得到第一特征图和第二特征图，第6层MobileNetV3再与第14层BiFPN做拼接生成第三特征图，输出给检测头部。

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