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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于YOLOv5模型的电容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：CN120976220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511500059.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于YOLOv5模型的电容缺陷检测方法是由李巍华;沓世我;张绍辉;钟智;吴兆乾;蒋飞设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv5模型的电容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YOLOv5模型的电容缺陷检测方法，包括如下步骤：步骤一采用第一数据集对YOLOv5模型进行训练，获得预训练模型；步骤二采用第二数据集对预训练模型进行训练，得到电容缺陷检测模型；步骤三输入图片到电容缺陷检测模型得到目标检测缺陷；步骤四采用多阈值设置机制对目标检测缺陷进行筛选，得到最终的目标缺陷类型。本发明可以准确识别和测量电容产品在丝网印刷过程中可能出现的各种缺陷。

本发明授权一种基于YOLOv5模型的电容缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5模型的电容缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一采用第一数据集对YOLOv5模型进行训练，获得预训练模型； 步骤二采用第二数据集对预训练模型进行训练，得到电容缺陷检测模型； 步骤三输入电容图片到电容缺陷检测模型进行缺陷检测，得到所输入电容图片中的所有缺陷位置、类别及置信度； 步骤四采用多阈值设置机制对步骤三检测出的缺陷进行筛选，最终确定不符合工业生产质量要求的缺陷； 采用多阈值设置机制对缺陷进行筛选，包括置信度阈值筛选阶段和二次阈值筛选阶段； 所述第一数据集及第二数据集均由丝网印刷现场采集的电容缺陷图片构成，两个数据集的样本数量及缺陷类型相同，所述缺陷类型包括黑点、白点、凸起、渗边和肥大； 所述第一数据集注释掉凸起缺陷的标签，只包括四种缺陷类型标签；所述第二数据集包括五种缺陷类型标签； 所述置信度阈值筛选阶段包括： 第一重置信度筛选：设置一个通用置信度阈值，适用于所有类别缺陷； 第二重置信度筛选：针对每种缺陷单独设置置信度阈值，对第一重置信度筛选结果进行再次筛选； 所述二次阈值筛选阶段具体采用像素尺寸和方差测量的方法对缺陷类型进行判定； 对于黑点和白点缺陷，计算满足缺陷灰度值阈值的像素长度，通过横向和纵向测量，确定黑点和白点在两个方向上的尺寸阈值； 对于凸起、渗边和肥大缺陷，计算三种缺陷在各方向上的所有行和列的灰度值方差，分别设置灰度值方差阈值； 采用所述第二数据集对预训练模型进行训练，具体是冻结Backbone层，仅对Neck层和Head层进行微调训练。

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