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龙图腾网获悉浙江霖研精密科技有限公司申请的专利一种基于棋盘卷积的缺陷检测方法、系统、设备及介质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：CN120747090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511242469.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于棋盘卷积的缺陷检测方法、系统、设备及介质是由张晓武;陈斌;李伟;李文浩设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于棋盘卷积的缺陷检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体地说，涉及一种基于棋盘卷积的缺陷检测方法、系统、设备及介质；首先输入图像数据，然后将神经网络模型中除了用于映射输出结果的头部模块其他模块中的卷积层替换为棋盘卷积层，其中棋盘卷层相比标准卷积层通过丢弃部分核内元素形成一个类似一个棋盘样式核函数构成；最后输出推理结果；能够显著降低网络模型的计算复杂度和参数量，从而有效加速卷积神经网络的训练过程，同时在保持高精度方向检测的基础上，提升系统的实时响应能力。

本发明授权一种基于棋盘卷积的缺陷检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于棋盘卷积的缺陷检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤S1：预处理获取的图像数据，并将预处理后的图像数据与标签组合，得到训练数据集； 步骤S2：重构卷积核内部参数分布，构建棋盘卷积的缺陷检测网络，并根据训练数据集训练缺陷检测网络，得到训练后的缺陷检测网络； 步骤S3：将待检测图像数据输入至训练后的缺陷检测网络，得到缺陷检测结果； 所述步骤S2具体包括以下步骤： 步骤S21：构建棋盘卷积的缺陷检测网络的棋盘式卷积核卷积层； 步骤S22：根据获取的任务类型，将缺陷检测网络的主干网络的卷积层替换为棋盘式卷积核卷积层，得到棋盘卷积的缺陷检测网络； 步骤S23：将获取的特征图输入至棋盘卷积层，以步长1滑动卷积核窗口，提取得到缺陷特征； 步骤S24：持续以步长1滑动卷积核窗口，直至滑动至步长n，得到完整缺陷特征； 步骤S25：将获取的训练图输入至主干网络和颈部模块，通过棋盘式卷积核卷积层执行步骤S22-步骤S24，得到多层级特征图； 步骤S26：将多层级特征图输入至头部模块，得到缺陷检测结果； 步骤S27：重复步骤S23-步骤S26，调用优化器优化损失，直至损失收敛得到训练完的缺陷检测网络； 所述步骤S21的具体操作为：根据棋盘式卷积核的行数、棋盘式卷积核的列数，保留偶数行偶数列的参数、奇数行奇数列的参数，得到稀疏核结构，作为棋盘卷积核卷积层； 所述棋盘卷积核的具体结构为： 其中，Wchess为棋盘卷积核，表示丢弃参数，i、j为核的行列索引。

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