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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于边缘检测的航空发动机叶片缺陷分割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：CN116777863B 。

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：202310722958.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于边缘检测的航空发动机叶片缺陷分割方法是由王怡宁;宋梦园;王楚涵;陈海永设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘检测的航空发动机叶片缺陷分割方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于边缘检测的航空发动机叶片缺陷分割方法，使用的缺陷边缘分割模型分为四个预测分支，上一个预测分支的特征采样模块的输出特征图经过最大池化后输入到下一个预测分支中，每个预测分支均包括特征采样模块和多尺度特征增强注意力模块，特征采样模块提取的特征经过卷积和激活后输入到多尺度特征增强注意力模块中进行特征信息增强和通道增强，多尺度特征增强注意力模块的输出特征图经过差值处理后，再经过全连接和激活，得到预测分支的输出特征图；四个预测分支的输出特征图拼接后，再经过全连接和激活得到缺陷分割模型的输出；将训练后的缺陷边缘分割模型中进行缺陷分割，提取缺陷边缘。从不同尺度上提取特征，通过特征信息和通道增强避免微小微弱缺陷边缘信息丢失，提高分割精度。

本发明授权基于边缘检测的航空发动机叶片缺陷分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘检测的航空发动机叶片缺陷分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 第一步：获取航空发动机叶片缺陷图像，并进行数据增强； 第二步：构建缺陷边缘分割模型；缺陷边缘分割模型分为四个预测分支，从不同尺度上提取缺陷边缘特征并进行分割，上一个预测分支的特征采样模块的输出特征图经过最大池化后输入到下一个预测分支中，每个预测分支均包括特征采样模块和多尺度特征增强注意力模块，特征采样模块提取的特征经过卷积和激活后输入到多尺度特征增强注意力模块中进行特征信息增强和通道增强，多尺度特征增强注意力模块的输出特征图经过差值处理后，再经过全连接和激活，得到预测分支的输出特征图；四个预测分支的输出特征图拼接后，再经过全连接和激活得到缺陷分割模型的输出； 第三步：利用第一步的航空发动机叶片缺陷图像对缺陷边缘分割模型进行训练，将待分割的航空发动机叶片缺陷图像归一化处理后，输入到训练后的缺陷边缘分割模型中进行缺陷分割，提取缺陷边缘。

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河北工业大学，其通讯地址为：300130 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院；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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