买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江西高瑞光电股份有限公司申请的专利一种基于改进Yolov11的玻璃小球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：CN119904679B 。

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：202411946399.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进Yolov11的玻璃小球缺陷检测方法是由刘巧;周思江;文永富;洪弋设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Yolov11的玻璃小球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Yolov11的玻璃小球缺陷检测方法，包括：S1、数据收集：获取不同玻璃小球的若干张图像，并对图像中的缺陷进行分类标注形成数据集；S2、模型构建：建立改进YOLOv11模型；S3、前处理及缺陷检测：S31、前处理为对各图像依次进行ROI区域提取、亮度校正和噪声清除；S32、缺陷检测为采用改进YOLOv11模型分别对单个玻璃小球的全部前处理后的图像进行检测，当单个玻璃小球的全部图像存在至少一个不合格预测框，则认为该玻璃小球为不合格产品，否则，认为该玻璃小球为合格产品。该方法能够高效准确识别玻璃小球中的目标缺陷，鲁棒性好，尤其针对小目标的玻璃小球缺陷检测具有显著优势。

本发明授权一种基于改进Yolov11的玻璃小球缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Yolov11的玻璃小球缺陷检测方法，其特征在于：所述基于改进Yolov11的玻璃小球缺陷检测方法包括如下步骤： S1、数据收集：获取不同玻璃小球的若干张图像，每个玻璃小球的图像至少一张，并对图像中的缺陷进行分类标注形成数据集； S2、模型构建：建立改进YOLOv11模型，所述改进YOLOv11模型为在YOLOv11模型的各Detect模块的输入端分别串连特征反馈层并在Detect模块中引入瓦瑟斯坦距离损失函数进行网络优化形成改进Detect模块，其中： 所述特征反馈层执行如下操作： 将特征反馈层的输入特征依次经过LN标准化层、深度可分离卷积、线性层和split通道拆分层，获得第一提取特征图； 将第一提取特征图依次经过维度转换、深度可分离卷积和MSCA模块，获得第二提取特征图； 将第一提取特征图和第二提取特征图进行逐元素相乘，获得第二融合特征图； 将第二融合特征图经过线性层后与特征反馈层的输入特征逐元素相加，获得最终的前馈特征即为特征反馈层的输出特征； 所述MSCA模块执行如下操作： 通过深度可分离卷积提取MSCA模块的输入特征的空间特征图； 将空间特征图分别通过三个并行的不同尺度的深度可分离卷积模块获得对应的第三提取特征图，并将全部第三提取特征图和空间特征图逐元素相加得到第一融合特征图，所述深度可分离卷积模块包括串连的两个深度可分离卷积； 将第一融合特征图通过卷积层后与MSCA模块的输入特征逐元素相乘，获得第二提取特征图； S3、前处理及缺陷检测： S31、所述前处理为对各图像依次进行ROI区域提取、亮度校正和噪声清除； S32、所述缺陷检测为采用改进YOLOv11模型分别对单个玻璃小球的全部前处理后的图像进行检测，当单个玻璃小球的全部图像存在至少一个不合格预测框，则认为该玻璃小球为不合格产品，否则，认为该玻璃小球为合格产品。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西高瑞光电股份有限公司，其通讯地址为：334000 江西省上饶市广信区兴业大道19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。