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龙图腾网获悉杭州升恒科技有限公司申请的专利一种基于MSSA-YOLOv8轻量级模型的薄膜缺陷检测方法及装置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：CN119850537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411897945.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于MSSA-YOLOv8轻量级模型的薄膜缺陷检测方法及装置是由王祥;林凯墅;万仁全设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MSSA-YOLOv8轻量级模型的薄膜缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明一种基于MSSA‑YOLOv8轻量级模型的薄膜缺陷检测方法及装置，具体包括如下步骤：S1、获取包含薄膜表面缺陷信息的薄膜图像数据，对其进行预处理，得到标注数据集，将标注数据集划分为训练集和验证集；S2、通过YOLOv8网络架构和多尺度条纹注意力模块构建初始的MSSA‑YOLOv8轻量级模型；S3、将步骤S1中的训练集输入至初始的MSSA‑YOLOv8轻量级模型中进行模型训练，并通过验证集进行精度监控，直到模型收敛，停止训练，得到最终的MSSA‑YOLOv8网络模型；S4、将待检测的薄膜图像数据输入至最终的MSSA‑YOLOv8网络模型，完成薄膜缺陷的检测。本发明提出的基于轻量级MSSA‑YOLOv8的薄膜缺陷检测方法，针对薄膜检测缺陷，高分辨检测速度快的场景，并且根据该薄膜单通道图像的弱语义缺陷的特点，巧妙地设计了主干网络，减少网络模型的深度和参数量，模型参数量仅为0.4M。

本发明授权一种基于MSSA-YOLOv8轻量级模型的薄膜缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于MSSA-YOLOv8轻量级模型的薄膜缺陷检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤： S1、获取包含薄膜表面缺陷信息的薄膜图像数据，对其进行预处理，得到标注数据集，将标注数据集划分为训练集和验证集； S2、通过YOLOv8网络架构和多尺度条纹注意力模块构建初始的MSSA-YOLOv8轻量级模型； 所述多尺度条纹注意力模块的操作如下：对于二维张量，采用条纹宽度为1、3、5的卷积操作，在水平方向的计算如下： ； 在水平方向的计算如下： ； MSSA的输出如下： ； 其中为卷积核大小为，步长为的二维卷积操作； S3、将步骤S1中的训练集输入至初始的MSSA-YOLOv8轻量级模型中进行模型训练，并通过验证集进行精度监控，直到模型收敛，停止训练，得到最终的MSSA-YOLOv8网络模型； S4、将待检测的薄膜图像数据输入至最终的MSSA-YOLOv8网络模型，完成薄膜缺陷的检测。

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