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龙图腾网获悉广州航海学院申请的专利结合RevCol和Yolo网络的磁材表面缺陷检测方法、系统及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：CN118967575B 。

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：202410953332.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权结合RevCol和Yolo网络的磁材表面缺陷检测方法、系统及设备是由蒋占四;陈晓鑫;毕齐林;胡金鹏;陈朝大;杨期江设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合RevCol和Yolo网络的磁材表面缺陷检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种结合RevCol和Yolo网络的磁材表面缺陷检测方法、系统及设备，方法包括以下步骤：建立以磁材表面图像为输入，磁材表面缺陷种类和位置为输出的磁材表面缺陷检测模型，磁材表面缺陷检测模型包括沿数据输入方向按序级联的主干网络、颈部网络和头部网络，主干网络为RevCol网络，包括若干个并行的子网络，使用C2f_SA模块进行图像特征提取；采集待测磁材的表面图像，将所采集的表面图像输入到磁材表面缺陷检测模型，获得待测磁材的表面缺陷种类和位置的检测结果。系统和设备用于执行上述方法。本公开具有轻量化、检测精度高的优点，能良好地平衡模型的检测精度与计算开销之间的关系。

本发明授权结合RevCol和Yolo网络的磁材表面缺陷检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种结合RevCol和Yolo网络的磁材表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S01、建立以磁材表面图像为输入，磁材表面缺陷种类和位置为输出的磁材表面缺陷检测模型，所述磁材表面缺陷检测模型包括沿数据输入方向按序级联的主干网络、颈部网络和头部网络，所述主干网络为RevCol网络，包括若干个并行的子网络，所述颈部网络包括相连接的UpSampling层、DownSampling层和特征融合模块，所述头部网络包括至少一个Detect层，所述主干网络和颈部网络中均使用C2f_SA模块进行图像特征提取，所述C2f_SA模块包括按序级联的第一CBS单元、Split单元、BottleNeck单元、Concat层、第二CBS单元和SA单元； S02、采集待测磁材的表面图像，将所采集的表面图像输入到所述磁材表面缺陷检测模型，获得待测磁材的表面缺陷种类和位置的检测结果； 所述颈部网络包括有80*80特征层及40*40特征层，所述头部网络中包括有与所述80*80特征层对应的80*80Detect层、以及与40*40特征层对应的40*40Detect层； 所述主干网络中，子网络的数量为3个； 所述头部网络中，reg_max的值为8。

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