河北工业大学高春艳获国家专利权
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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种基于改进YOLOv7的爬壁机器人金属作业面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：CN116758035B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310724385.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进YOLOv7的爬壁机器人金属作业面缺陷检测方法是由高春艳;秦燊;孙凌宇;李满宏;张明路设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进YOLOv7的爬壁机器人金属作业面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于改进YOLOv7的爬壁机器人金属作业面缺陷检测方法，所述检测方法包括下述内容：采集并构建金属缺陷数据集；搭建改进的YOLOv7网络：以YOLOv7模型为基本骨架，将YOLOv7模型的损失函数由CIou改为Focal‑EIoU，并添加注意力模块DY‑Block检测头，利用解耦头解耦输出任务，获得改进的YOLOv7网络；利用金属缺陷数据集训练改进的YOLOv7网络获得金属作业面缺陷模型，用于金属缺陷部位识别与定位。本发明训练时间短、识别准确率高、推理速度快、泛化能力强，综合性能优异，可以满足金属表面缺陷检测的精度和速度的双重要求。
本发明授权一种基于改进YOLOv7的爬壁机器人金属作业面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv7的爬壁机器人金属作业面缺陷检测方法，其特征在于，所述检测方法包括下述内容： 采集并构建金属缺陷数据集； 搭建改进的YOLOv7网络：以YOLOv7模型为基本骨架，将YOLOv7模型的损失函数由CIou改为Focal-EIoU，并添加注意力模块DY-Block检测头，利用解耦头解耦输出任务，获得改进的YOLOv7网络； 利用金属缺陷数据集训练改进的YOLOv7网络获得金属作业面缺陷模型，用于金属缺陷部位识别与定位； 所述注意力模块DY-Block检测头包括六个依次串联叠加的DY-Block模块，首个DY-Block模块以YOLOv7模型中的三个RepConv模块输出的特征图为输入，注意力模块DY-Block检测头的输出连接解耦头。
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