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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利基于改进YOLOv8n的内窥镜弹簧管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：CN120997198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202511486409.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进YOLOv8n的内窥镜弹簧管缺陷检测方法是由张博涛;顾敏明;罗家豪;余海亭设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv8n的内窥镜弹簧管缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及弹簧管生产检测技术领域，公开了基于改进YOLOv8n的内窥镜弹簧管缺陷检测方法，采集弹簧管表面图片进行空间域滤波算法预处理后再缩放大小后，经过DCL‑YOLOv8网络获得带有缺陷预测框和置信度的检测图片；DCL‑YOLOv8网络以YOLOv8n网络为基础，采用DEMA‑PMSFA模块替换原主干网络中的C2f模块、CGRFPN网络替换原颈部网络中的特征金字塔、LSBECD模块替换原头部网络中的三个检测头。本发明提从输入优化到特征优化再到检测输出的全流程协同增效，使模型既具备高精度识别能力，又满足轻量化部署需求，可稳定应用于医用内窥镜弹簧管生产线的移动设备，高效完成实时检测任务。

本发明授权基于改进YOLOv8n的内窥镜弹簧管缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进YOLOv8n的内窥镜弹簧管缺陷检测方法，其特征在于：包括采集弹簧管表面的图片，进行空间域滤波算法预处理后再缩放至统一大小后，输入到离线训练好的DCL-YOLOv8网络中，输出带有弹簧管表面缺陷预测框和置信度的检测图片； DCL-YOLOv8网络是以YOLOv8n网络为基础网络，采用DEMA-PMSFA模块替换原主干网络中的C2f模块，采用CGRFPN网络替换原颈部网络中的特征金字塔，基于参数共享的LSBECD模块替换原头部网络中的三个检测头； DCL-YOLOv8，即Defect-orientedContextEnhancementandLightweightYOLOv8，代表缺陷导向的上下文增强与轻量化YOLOv8； DEMA-PMSFA，即路径聚合与EMA注意力融合的部分多尺度特征聚合，通过在原C2f中的颈部Bottleneck部分引入融合了部分卷积PConv思想的三阶段渐进式特征提取机制，并配合高效多尺度注意力机制EMA和路径聚合机制； CGRFPN网络，即上下文引导的空间特征重建特征金字塔网络，包括金字塔上下文提取PCE模块、多尺度特征融合FBM模块与动态插值融合DIF模块； LSBECD，即轻量化共享细节增强型批归一化分离卷积头，除前端3个1×1的Conv模块独立设置外，其余卷积层均采用参数共享机制；在共享卷积层后设置独立计算的BN层，通过归一化处理不同分支特征分布；在网络末端设置可学习的Scale层对特征进行动态缩放，使检测头能够自适应不同尺度目标的特征差异。

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浙江理工大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区下沙高教园区2号大街928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”。

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