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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于视觉的高精度汽车发动机缸孔内壁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：CN116664502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310562059.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视觉的高精度汽车发动机缸孔内壁缺陷检测方法是由金晶;何旭杰设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉的高精度汽车发动机缸孔内壁缺陷检测方法在说明书摘要公布了：基于视觉的高精度汽车发动机缸孔内壁缺陷检测方法。将预处理后的图像通过初步特征提取器进行特征的初步提取，将提取的初步特征通过Hy‑FEN对特征进行编码，得到编码后的4个不同尺寸的特征；将得到的4个不同尺寸的特征输入到Ra‑FPN中进行特征的编码压缩以及融合；将Ra‑FPN编码后的特征以及经双重多头聚类模块得到的锚框比例一起输入到区域生成网络RPN中进行缺陷候选区域的生成，得到初步缺陷的区域；将从Ra‑FPN得到的编码融合特征以及区域生成网络RPN得到的初步缺陷区域输入到位置校正模块中进行位置的精修，最终输出待检测图片的缺陷检测结果，实现对当前待检测图片的缺陷检测任务。本发明克服常规目标检测算法对于汽车发动机缸孔内壁缺陷检测任务的不适应性。

本发明授权一种基于视觉的高精度汽车发动机缸孔内壁缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的高精度汽车发动机缸孔内壁缺陷检测方法，其特征在于，所述检测方法包括： S1：对当前输入待检测图片进行预处理； S2：将预处理后的图片输入到初步特征提取器中进行特征的初步提取，得到提取后的特征Fp； S3：基于S2得到的初步提取特征Fp输入到混合特征提取网络Hy-FEN中的第一阶段编码器E1中对图像特征进行编码，得到经E1编码的特征FE1，混合特征提取网络Hy-FEN由4阶段编码层构成，其中前两阶段编码层由ResNet中的残差块按照级联的方式构成，后两阶段编码层由预编码层、金字塔变换层以及归一化层构成； S4：基于S3得到的编码特征FE1输入到混合特征提取网络Hy-FEN中的第二阶段编码器E2中，得到经E2编码的特征FE2； S5：基于S4得到的编码特征FE2输入到混合特征提取网络Hy-FEN中的第三阶段编码器E3中，得到经E3编码的特征FE3； S6：基于S5得到的编码特征FE3输入到混合特征提取网络Hy-FEN中的第四阶段编码器E4中，得到经E4编码的特征FE4； S7：将基于S2、S4、S5和S6得到的编码特征Fp、FE2、FE3、FE4输入到感受野感知特征金字塔网络Ra-FPN中进行特征的进一步编码和融合，并输出编码融合特征Ψ，感受野感知特征金字塔网络Ra-FPN在结构上由4个特征映射层和1个多层感知机模块MLP2构成； S8：基于S7得到的编码融合特征Ψ输入到区域生成网络RPN中进行缺陷候选区域的生成，得到初步缺陷的区域 S9：基于S7得到的编码融合特征Ψ以及基于S8得到的初步缺陷区域输入到位置校正模块中进行位置的进一步精修，最终输出待检测图片的缺陷检测结果。

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