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龙图腾网获悉广州航海学院;珠海华星智造科技有限公司申请的专利一种基于改进YOLOv5算法的带钢表面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：CN115661126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211433781.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进YOLOv5算法的带钢表面缺陷检测方法是由蒋占四;程豪;王定川;毕齐林;肖苏华;胡燕林;丁泽良;郑泽瀚设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5算法的带钢表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及表面缺陷检测技术领域，具体涉及一种基于改进YOLOv5算法的带钢表面缺陷检测方法，针对带钢在生产过程中所产生的裂纹、斑块、划痕等缺陷检测问题，基于改进YOLOv5算法构建带钢表面缺陷检测模型用于带钢缺陷检测，具体通过在输出端添加多尺度检测层，在Backbone网络结构中池化层之前引入CA注意力机制，在Neck网络结构中使用BIFPN_Add来进行多尺度特征融合，将C3模块更改为CNeB模块的步骤进行改进，减少了参数量和计算量，同时能提高网络的特征提取能力，相比于目前的带钢缺陷检测方法，在保持低参数量和检测速度快的基础上，提高了检测的准确率。

本发明授权一种基于改进YOLOv5算法的带钢表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5算法的带钢表面缺陷检测方法，其特征在于，包括下列步骤： 采集带钢表面缺陷图像并进行筛选与预处理； 将预处理后的带钢表面缺陷图像进行缺陷标注获取数据集，再划分为训练集、验证集和测试集； 基于改进YOLOv5算法构建带钢表面缺陷检测模型； 基于改进YOLOv5算法构建带钢表面缺陷检测模型中改进的过程，包括下列步骤： 在输出端增添新检测头； 所述新检测头为下采样64倍的检测头，另外三个检测头分别为下采样32倍、16倍以及8倍； 在Backbone网络结构中池化层之前引入CA注意力机制； 在Neck网络结构中通过BIFPN_Add来进行特征叠加与深浅层特征的融合； 将Neck网络结构中对应于四个检测层的C3模块更改为CNeB模块； 通过所述BIFPN_Add取代原BIFPN中的Concat，BIFPN_Add的各个输入层要求图像大小与图像通道数保持一致； 所述CNeB模块通过将C3中的Bottleneck更改为ConvNextBlock构建，其中ConvNextBlock结构具有两个分支； 将训练集输入所述带钢表面缺陷检测模型进行训练； 使用训练后的带钢表面缺陷检测模型对所述测试集进行检测。

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