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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利基于改进YOLOv5s网络的热轧钢带表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：CN117132827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202311105750.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于改进YOLOv5s网络的热轧钢带表面缺陷检测方法是由王媛媛;王超;陈秀川;沈俞;张兴潮;江飞龙;严少峰;顾丁韵;朱叶萌;张郅晗;宗慧;朱全银设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv5s网络的热轧钢带表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv5s网络的热轧钢带表面缺陷检测方法，该方法使用YOLOv5s目标检测模型作为基础，在此基础上提出一种改进的YOLOv5s网络模型。首先，将neck部分的结构改换为AFPN结构，实验结果表明该结构与其他最先进的特征金字塔网络相比较更具竞争力，而且每秒浮点运算FLOPs也最低，并在较低参数下达到了比Baseline更好的性能。其次，使用GIoU损失函数，其不仅关注重合区域，还关注其他非重合区域，更好的反映了两者的重合程度，并且当IoU＝0时，两个框之间的距离仍然很好的表示出来。最后，添加注意力机制模块，选用EffectiveSE卷积神经网络结构加入YOLOv5s网络中，实验表明它与SENet等经典网络结构相比分类精度更高、收敛速度更快。本发明所提出的方法在原始网络基础上有效提升了模型对热轧钢带表面缺陷检测的性能，降低了模型的参数量和计算量，缩短了模型的推理时间。

本发明授权基于改进YOLOv5s网络的热轧钢带表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5s网络的热轧钢带表面缺陷检测方法，其特征在于： 步骤1、制作并划分数据集： 获取由东北大学发布的表面缺陷数据库的开源数据集，首先，将数据集制作成适用YOLOv5网络模型训练的yolo格式，其次，将数据集划分为训练集和验证集； 步骤2、模型改进： 搭建原始YOLOv5s的网络结构模型，将neck部分原结构改换为AFPN结构，选用GIoU作为损失函数，在YOLOv5s网络结构的第23层添加EffectiveSE卷积神经网络结构模块； 步骤3、训练模型： 使用步骤1中划分的训练集，输入到步骤2中搭建的改进前后YOLOv5s的网络结构模型中，并经过GPU进行训练，得到热轧钢带表面缺陷检测模型； 步骤4、热轧钢带表面缺陷检测： 将验证集输入到步骤3中训练出的热轧钢带表面缺陷检测模型中，利用测试结果对模型进行评价并获得训练好的模型，将待检测的热轧钢带表面图像输入训练好的模型并输出检测结果。

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