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龙图腾网获悉浙江理工大学桐乡研究院有限公司申请的专利一种基于改进YOLOv7-Tiny网络模型的织物缺陷检测方法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：CN117173111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202311032655.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进YOLOv7-Tiny网络模型的织物缺陷检测方法是由康信鉴;李俊峰;李永强设计研发完成，并于2023-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv7-Tiny网络模型的织物缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进YOLOv7‑Tiny网络模型的织物缺陷检测方法，该方法包括以下步骤：将织物缺陷分类为破洞缺陷、长条缺陷和短条缺陷，根据所述织物缺陷分类采集织物缺陷数据集，并将所述织物缺陷数据集划分为训练集、验证集和测试集；对具有输入单元、主干网络单元和头部网络单元的YOLOv7‑Tiny网络模型改进从而构建织物缺陷检测模型；通过训练集和验证集对所述织物缺陷检测模型进行模型训练，通过测试集对训练完成的织物缺陷检测模型进行最终测试；将最终测试通过的织物缺陷检测模型进行部署，对目标织物进行缺陷检测。本发明通过引入SPD‑Conv模块与混合注意力机制，构建新的织物缺陷检测模型，增强模型特征提取能力，提高织物缺陷检测精度，并大幅度减少计算量。

本发明授权一种基于改进YOLOv7-Tiny网络模型的织物缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv7-Tiny网络模型的织物缺陷检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 将织物缺陷分类为破洞缺陷、长条缺陷和短条缺陷，根据所述织物缺陷分类采集织物缺陷数据集，并将所述织物缺陷数据集划分为训练集、验证集和测试集； 对具有输入单元、主干网络单元和头部网络单元的YOLOv7-Tiny网络模型改进从而构建织物缺陷检测模型； 通过训练集和验证集对所述织物缺陷检测模型进行模型训练，通过测试集对训练完成的织物缺陷检测模型进行最终测试； 将最终测试通过的织物缺陷检测模型进行部署，对目标织物进行缺陷检测； 其中，所述对具有输入单元、主干网络单元和头部网络单元的YOLOv7-Tiny网络模型改进从而构建织物缺陷检测模型包括： 在YOLOv7-Tiny网络模型的主干网络单元中的第二个标准卷积模块与第一个多分支模块之间引入SPD-Conv模块，所述SPD-Conv模块包括空间到深度层和非跨步卷积层； 将YOLOv7-Tiny网络模型的主干网络单元中的前两个标准卷积模块修改为具有混合注意力机制的卷积模块，所述具有混合注意力机制的卷积模块包括混合注意力模块、归一化模块和Leakyrelu激活函数； 将YOLOv7-Tiny网络模型的主干网络单元中的每个多分支模块内最后一个标准卷积模块修改为具有混合注意力机制的卷积模块。

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