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龙图腾网获悉河北师范大学申请的专利基于改进YOLOv5的手套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：CN117078629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202311049368.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进YOLOv5的手套缺陷检测方法是由张双;靳慧龙;杜瑞炎;乔立永;赵佳;刘万明;曹玲茹设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv5的手套缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv5的手套缺陷检测方法，包括以下步骤：采集手套图片，构建手套数据集；构建YOLOv5模型，并对YOLOv5模型进行优化，获得改进的YOLOv5手套检测模型；基于所述手套数据集对改进的YOLOv5手套检测模型进行训练，得到手套缺陷检测模型；通过所述手套缺陷检测模型对手套进行缺陷检测。本方法对YOLOv5模型进行了改进，在实验设备不变的情况下，算法与原YOLOv5相比，水平撕裂检测、垂直撕裂检测、划痕检测这三大类缺陷检测模型的检测精度得到了大幅提升。

本发明授权基于改进YOLOv5的手套缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进YOLOv5的手套缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集手套图片，构建手套数据集； 构建YOLOv5模型，并对YOLOv5模型进行优化，获得改进的YOLOv5手套检测模型； 所述对YOLOv5模型进行优化的方法包括：改进YOLOv5模型的小目标检测层；添加CCA注意力机制模块；改进YOLOv5模型的损失函数； 所述改进YOLOv5模型的小目标检测层的方法包括：在YOLOv5模型的小目标检测层第17层后，对特征图进行上采样处理；在第20层时，将获取到的大小为160X160的特征图与骨干网络中第2层特征图通过concat进行特征图组合；在第31层，增加分割检测模块； CCA注意力机制模块的处理方法包括：将特征图像进行全局平均池化处理，获得两个一维特征，将所述两个一维特征在W维度上进行拼接，再经过一个卷积以及非线性激活函数，将特征在通道维度进行拆分，得到两个带有特定空间方向长程依赖的特征图，将两个带有特定空间方向长程依赖的特征图与原特征进行特征融合，得到在宽度与高度方向上带有注意力权重的特征图； 所述改进YOLOv5模型的损失函数的方法包括：将EIOU损失函数添加到YOLOv5模型的损失函数中，再通过Alpha-IoU对YOLOv5模型的损失函数进行改进； 基于所述手套数据集对改进的YOLOv5手套检测模型进行训练，得到手套缺陷检测模型； 通过所述手套缺陷检测模型对手套进行缺陷检测。

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