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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于YOLOX的钢板表面缺陷检测方法、装置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：CN116071338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310133204.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于YOLOX的钢板表面缺陷检测方法、装置及设备是由胡靖;陈伟设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOX的钢板表面缺陷检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于YOLOX的钢板表面缺陷检测方法，包括基于YOLOX网络构建缺陷检测模型，初始化epoch、学习率与模型权重；将训练集输入缺陷检测模型，进行预处理后输入骨干网络，经过依次串联的Focus模块与四个darknet模块，输出三个不同大小尺寸的有效特征图；将三个有效特征图分别输入三个对应尺寸大小的CBAM模块中，进行自适应特征修正后，分别输入瓶颈网络的三条支路，每条支路均包括串联的RFB模块与ASPP模块，输出三个增强特征图，分别输入至相对应的解耦头输出预测结果；对预测结果进行解码，利用SimOTA动态匹配正负样本，计算正负样本总损失值，基于总损失值更新模型权重；重复将样本数据输入缺陷检测模型进行训练，直至训练次数达到epoch，输出最终缺陷检测模型。

本发明授权一种基于YOLOX的钢板表面缺陷检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOX的钢板表面缺陷检测方法，其特征在于，包括： 将待检测的样本数据输入基于YOLOX网络构建的缺陷检测模型的骨干网络中，经过依次串联的Focus模块与四个darknet模块，输出经过第二darknet模块、第三darknet模块与第四darknet模块的三个不同大小尺寸的有效特征图； 将三个不同大小尺寸的有效特征图分别输入三个对应尺寸大小的CBAM模块中，将CBAM模块产生的通道注意力特征图、空间注意力特征图，与输入的有效特征图相乘，进行自适应特征修正后输出； 将三个CBAM模块的输出分别输入瓶颈网络的三条支路，每条支路均包括串联的RFB模块与ASPP模块，输出三个增强特征图；其中，所述RFB模块将输入的加强特征图分解为三个不同膨胀率的分支，每个分支都经过不同大小的卷积核处理后，经3×3的空洞卷积将三个分支进行拼接输出；所述ASPP模块将RFB模块的输出经过多个具有不同采样率的并行空洞卷积层卷积后，融合输出增强特征图； 将三个增强特征图，分别输入至相对应的解耦头；所述解耦头对输入的增强特征图进行卷积，分解为回归分支、置信度分支与分类分支，输出三个预测目标，所述预测目标包括预测框的坐标信息、前景与背景、物体种类；将三个预测目标进行堆叠，输出预测结果。

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