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！

龙图腾网获悉北京机械工业自动化研究所有限公司申请的专利一种气凝胶毛毡表面缺陷识别方法和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：CN120259637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510740003.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种气凝胶毛毡表面缺陷识别方法和装置是由刘义;丁浚哲;刘晓冬;李丽;周乐;焦曼;叶春辉设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种气凝胶毛毡表面缺陷识别方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种气凝胶毛毡表面缺陷识别方法和装置，属于气凝胶制备领域。所述方法包括：获取气凝胶毛毡表面预处理后的图像数据，提取图像数据的HOG特征向量；对所述预处理后的图像数据进行标注，搭建气凝胶毛毡缺陷识别的深度卷积神经网络模型并以标注后的数据训练深度卷积神经网络模型；其中，深度卷积神经网络模型包括CSPDarknet53、空间金字塔池化模块和路径聚合网络模块；将所述HOG特征向量输入预先训练好的SVM分类器，并利用SVM分类器筛选出第一图像；将第一图像输入深度卷积神经网络模型，输出缺陷位置和类别信息。本申请提供的气凝胶毛毡表面缺陷识别方法和装置，可提高气凝胶毛毡表面缺陷的检测效率和准确性。

本发明授权一种气凝胶毛毡表面缺陷识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种气凝胶毛毡表面缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取气凝胶毛毡表面预处理后的图像数据，提取所述图像数据的HOG特征向量； 对所述预处理后的图像数据进行标注，搭建气凝胶毛毡缺陷识别的深度卷积神经网络模型并以标注后的数据训练所述深度卷积神经网络模型； 其中，所述深度卷积神经网络模型包括依次连接的CSPDarknet53、空间金字塔池化模块和路径聚合网络模块； 所述CSPDarknet53将图像数据作为输入，输出图像数据的多尺度特征图；所述空间金字塔池化模块对CSPDarknet53输出的特征图进行多尺度池化操作，并将池化结果输出到所述路径聚合网络模块；所述路径聚合网络模块接收所述空间金字塔池化模块和所述CSPDarknet53输出的多尺度特征图，进行特征的融合和增强处理，输出融合后的特征图；所述深度卷积神经网络模型的检测头采用无锚点边界框预测方法，与所述路径聚合网络模块连接，以所述融合后的特征图作为输入，输出预测的缺陷位置和类别信息； 将所述HOG特征向量输入预先训练好的SVM分类器，并利用所述SVM分类器筛选出第一图像，所述第一图像为气凝胶毛毡表面存在缺陷的图像； 将所述第一图像输入所述深度卷积神经网络模型，输出缺陷位置和类别信息； 预先训练SVM分类器的过程，包括： 将HOG特征向量与对应的标签进行组合，构建成训练集和测试集； 选择核函数和正则化参数训练SVM分类器； 计算所述训练集和测试集的分类准确率，基于训练结果调整HOG特征的参数、SVM参数； 使用所述SVM分类器进行分类预测，若判定当前图像为无缺陷，则重复使用HOG算法提取特征并输入SVM分类器的操作；若判定当前存在缺陷，则将图像输入训练好的深度卷积神经网络模型。

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机械工业自动化研究所有限公司，其通讯地址为：100120 北京市西城区德胜门外教场口1号；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”。