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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利改进YOLOv9的轻量级钢材表面缺陷检测模型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：CN120747622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510907985.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权改进YOLOv9的轻量级钢材表面缺陷检测模型是由邓峰;牛曦弘;韩铎设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本改进YOLOv9的轻量级钢材表面缺陷检测模型在说明书摘要公布了：本发明提供了改进YOLOv9的轻量级钢材表面缺陷检测模型包括：采集钢材的表面图像，分别对YOLOv9的骨干网络和颈部进行改进，生成有效网络结构，利用所述有效网络结构对所述表面图像进行卷积处理，得到所述表面图像的若干个卷积纹理，分别对每一所述卷积纹理进行上采样，得到所述表面图像的若干个高质量纹理，利用多维注意力机制对所述高质量纹理进行特征提取，得到所述钢材的若干个缺陷纹理，生成所述钢材的缺陷信息并进行显示，可以提高缺陷检测的精度，改进后的模型在检测精度上优于同类经典算法，缺陷识别性能提升了近一倍。

本发明授权改进YOLOv9的轻量级钢材表面缺陷检测模型在权利要求书中公布了：1.改进YOLOv9的轻量级钢材表面缺陷检测模型，其特征在于，包括： 图像获取模块，用于采集钢材的表面图像； 网络架构模块，用于分别对YOLOv9的骨干网络和颈部进行改进，生成有效网络结构； 卷积分离模块，用于利用所述有效网络结构对所述表面图像进行卷积处理，得到所述表面图像的若干个卷积纹理； 采样修复模块，用于分别对每一所述卷积纹理进行上采样，得到所述表面图像的若干个高质量纹理； 特征识别模块，用于利用多维注意力机制对所述高质量纹理进行特征提取，得到所述钢材的若干个缺陷纹理，生成所述钢材的缺陷信息并进行显示； 其中，所述采样修复模块，包括： 网络采样单元，用于基于每一帧所述表面图像对应的图像规格在大数据中筛选相应的特征图和采样集，在所述采样集中识别不同所述特征图与每一所述表面图像之间对应的像素差，构建每一所述表面图像对应的网络采样参数； 上采样单元，用于基于所述网络采样参数对对应的所述表面图像进行像素优化，将优化后的表面图像输入到所述有效网络结构中分别对每一所述卷积纹理进行上采样，得到每一所述卷积纹理对应的加权结果； 纹理优化单元，用于分别将每一所述加权结果输入到对应的所述表面图像中，识别每一所述卷积纹理对应的加权平滑信息，对加权平滑信息不合格的目标卷积纹理进行转置卷积处理，得到每一所述表面图像包含的若干个优化纹理； 纹理定位单元，用于将所述表面图像进行融合，得到所述钢材的多重融合图像，识别所述多重融合图像中包含的纹理融合结果，根据所述纹理融合结果对应的融合次数进行纹理增强，得到所述钢材的若干个高质量纹理。

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