买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京科技大学设计研究院有限公司申请的专利一种多级网络融合圆钢表面缺陷检测方法及图像采集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：CN114463285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210046608.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种多级网络融合圆钢表面缺陷检测方法及图像采集装置是由侯睿;邓能辉;叶俊明设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多级网络融合圆钢表面缺陷检测方法及图像采集装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多级网络融合圆钢表面缺陷检测方法及图像采集装置，检测方法包括：获取实时圆钢表面图像，将圆钢表面具有缺陷的圆钢表面图像建立成圆钢表面缺陷数据集，将圆钢表面没有缺陷的圆钢表面图像建立成圆钢表面非缺陷图像样本；利用圆钢表面缺陷数据集创建EfficientNet分类优先网络与YOLOv5网络融合的圆钢表面缺陷检测网络模型，模型得以分类识别圆钢表面表面缺陷种类和定位圆钢表面缺陷位置；利用迁移学习训练圆钢表面缺陷检测网络模型；将圆钢表面非缺陷图像样本加入圆钢表面缺陷检测网络模型并训练模型。图像采集装置包括支架、线扫描相机和环形绿色LED光源。检测方法泛化能力足、鲁棒性好，有效提高了检测网络模型的训练精度和检测精度。

本发明授权一种多级网络融合圆钢表面缺陷检测方法及图像采集装置在权利要求书中公布了：1.一种多级网络融合圆钢表面缺陷检测方法，其特征在于，所述检测方法包括： 获取实时圆钢表面图像，将圆钢表面具有缺陷的圆钢表面图像建立成圆钢表面缺陷数据集，将圆钢表面没有缺陷的圆钢表面图像建立成圆钢表面非缺陷图像样本； 构建EfficientNet分类优先网络与YOLOv5网络融合的圆钢表面缺陷检测网络模型，所述模型得以分类识别圆钢表面表面缺陷种类和定位圆钢表面缺陷位置； 利用迁移学习训练所述圆钢表面缺陷检测网络模型； 将圆钢表面非缺陷图像样本加入所述圆钢表面缺陷检测网络模型并训练模型； 其中，在创建圆钢表面缺陷检测网络模型中，包括： 设计YOLOv5目标检测网络模型获取圆钢表面缺陷的分类和边框定位信息，设计EfficientNet网络进行圆钢表面缺陷的优先分类； 其中，在圆钢表面缺陷检测网络模型检测缺陷过程中，若EfficientNet分类优先网络存在置信度大于0.9的分类缺陷，则判定该样本图像一定存在该类缺陷；否则取置信度分数不小于0.3作为可能存在的缺陷类别，并进一步结合YOLOv5网络得到最终的检测结果。

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北京科技大学设计研究院有限公司，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路30号北科大科技楼；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”。