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龙图腾网获悉武汉轻工大学申请的专利纸杯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：CN116309526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310377132.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权纸杯缺陷检测方法及装置是由蒋亚军;曹昭辉;文煜超;张闯;付丹丹;胡志刚设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本纸杯缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种纸杯缺陷检测方法及装置，属于产品检测领域，该方法包括：获取待检测的纸杯图像；将纸杯图像输入训练后的检测模型，输出纸杯的缺陷检测结果；其中，检测模型为YOLOv5网络模型，在Backbone部分的最后一层C3模块后加入CBAM模块，在Neck部分利用加权双向特征金字塔网络进行特征融合，以及在输出层加上第四尺度的检测层构建，并根据标有缺陷标签的纸杯图像训练样本训练后得到；其中，所述第四尺度检测层的尺度大于原有的其他三个检测层的尺度。该方法改善了在复杂环境下缺陷特征的表达能力，加强了特征的融合能力，对于纸杯缺陷这种小目标的检测结果更准确，有效避免出现漏检和错检的现象。

本发明授权纸杯缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种纸杯缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的纸杯图像； 将所述纸杯图像输入训练后的检测模型，输出纸杯的缺陷检测结果； 其中，所述检测模型为YOLOv5网络模型，在Backbone部分的最后一层C3模块后加入CBAM注意力机制模块，在Neck部分利用加权双向特征金字塔网络进行特征融合，以及在输出层加上第四尺度的检测层构建，并根据标有缺陷标签的纸杯图像训练样本训练后得到；其中，所述第四尺度检测层的尺度大于原有的其他三个检测层的尺度； 所述将所述纸杯图像输入训练后的检测模型，包括： 将待检测的纸杯图像输入Backbone部分，按照输入方向的起始顺序，依次得到第一C3模块、第二C3模块、第三C3模块以及SPPF模块处理后的第一特征、第二特征、第三特征和第四特征； 根据第三特征和第四特征进行张量拼接，并将结果输入第五C3模块得到第五特征； 根据第五特征和第二特征进行张量拼接，并将结果输入第六C3模块得到第六特征； 根据第六特征和第一特征进行张量拼接，将结果输入第七C3模块得到第七特征，并根据第七特征确定第四尺度的输出； 根据第六特征和第七特征进行张量拼接，将结果输入第八C3模块得到第八特征，并根据第八特征确定第三尺度的输出； 根据第三特征、第五特征特以及第八特征，基于加权双向特征金字塔网络进行特征融合，将结果输入第九C3模块得到第九特征，并根据第九特征确定第二尺度的输出； 根据第九特征和第四特征进行张量拼接，将结果输入第十C3模块得到第十特征，并根据第十特征确定第一尺度的输出；其中，第一尺度到第四尺度依次从小到大排列。

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