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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于改进YOLOv5的铝表面实时缺陷检测方法及系统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：CN116012372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310174707.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进YOLOv5的铝表面实时缺陷检测方法及系统是由唐立军;刘深波;赵东雪设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv5的铝表面实时缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv5的铝表面实时缺陷检测方法及系统，包括：获取各种铝材表面缺陷图片，进行数据增强的图片预处理，建立数据集；将预处理后的数据集输入引入ghost网络、联合注意力机制和深度可分离卷积的改进的YOLOv5网络结构中，进行强化迁移训练，得到优化模型；将所述优化模型部署到硬件设备上进行铝材表面缺陷的实时检测。本发明解决了铝材表面缺陷检测的实时性低、检测精度有待提高、训练效率低的问题。

本发明授权基于改进YOLOv5的铝表面实时缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5的铝表面实时缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取各种铝材表面缺陷图片，进行数据增强的图片预处理，建立数据集； S2、将预处理后的数据集输入引入ghost网络、联合注意力机制和深度可分离卷积的改进的YOLOv5网络结构中，进行强化迁移训练，得到优化模型；所述引入ghost网络、联合注意力机制和深度可分离卷积的改进的YOLOv5网络结构包括： 将输入图片经CBL、第一Ghost模块、第一C3Ghost模块、第二Ghost模块、第二C3Ghost模块、第三Ghost模块、第三C3Ghost模块、第四Ghost模块、第四C3Ghost模块，且四个C3Ghost模块中均嵌入注意力模块；所述第二C3Ghost模块的输出与从第一Dw卷积模块上采样的输出Concat后经第五C3Ghost模块输出第一尺度特征图；所述第三C3Ghost模块的输出与从第三Dw卷积模块上采样的输出Concat后，经第六C3Ghost模块、第一Dw卷积模块后的输出，与所述第五C3Ghost模块经第二Dw卷积模块的输出Concat后，经第七C3Ghost模块输出第二尺度特征图；所述第四C3Ghost模块的输出经SPPF、第三Dw卷积模块的输出，与所述第七C3Ghost模块经第四Dw卷积模块后的输出Concat后，经第八C3Ghost模块输出第三尺度特征图；所述C3Ghost模块是加了Ghost的C3模块，所述Dw卷积模块为深度可分离卷积模块； S3、将所述优化模型部署到硬件设备上进行铝材表面缺陷的实时检测。

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长沙理工大学，其通讯地址为：410114 湖南省长沙市雨花区万家丽南路二段960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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