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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于深度学习的轻量化纹理表面缺陷检测方法和系统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：CN116777842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310591633.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的轻量化纹理表面缺陷检测方法和系统是由金一;鲁浩然;王旭;王涛;李浥东设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的轻量化纹理表面缺陷检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的轻量化纹理表面缺陷检测方法和系统，方法分为训练和测试阶段。训练阶段基于输入训练集的纹理表面图像，并将其通过层层卷积前向传播得到缺陷特征的预测框，得到缺陷特征的预测框，接着计算缺陷特征的预测框和目标图像真实框之间的损失，利用损失进行反向传播，更新模型权重，重复这个过程直到达到设定的迭代轮数epoch。之后是测试阶段，加载测试集的数据，通过训练好的模型输出缺陷图像的类别和定位，并进行评估指标计算，根据指标进行模型性能的判定，如果不能满足预期要求，则重新回到训练环节，进行进一步的调整训练，如果已经达到预期的性能，则保存模型权重，完成整个技术发明的流程，得到最终的解决方案。

本发明授权基于深度学习的轻量化纹理表面缺陷检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的轻量化纹理表面缺陷检测方法，其特征在于，包括： S1基于训练集的纹理表面图像，通过设有ShuffleNetv2轻量化网络的网络模型的层层卷积前向传播处理获得具有缺陷特征的预测框； 所述网络模型包括沿数据流方向依次设置的骨干网络、颈部和输出部； 所述骨干网络具有沿数据流方向依次布置的3x3卷积层、归一化层、ReLu激活层和最大池化层，以及，由一个步长为2的Shuffle块组成的第一ShuffleNetv2层，由三个步长为1的Shuffle块组成的第二ShuffleNetv2层，由一个步长为2的Shuffle块组成的第三ShuffleNetv2层，由七个步长为1的Shuffle块组成的第四ShuffleNetv2层，由一个步长为2的Shuffle块组成的第五ShuffleNetv2层，由三个步长为1的Shuffle块组成的第六ShuffleNetv2层； 每个Shuffle块包括Shortcut支路和深度卷积支路；当步长为1时所述Shortcut支路和深度卷积支路分别进行特征提取操作，然后通过通道重洗将提取的特征信息进行重组，当步长为2时，对所述Shortcut支路和深度卷积支路进行合并； 所述颈部包括： 第一部分，由一个GhostConv模块、一个CARAFE上采样算子、一个拼接模块和一个C3Ghost模块叠加组成；所述第一部分的拼接模块用于拼接所述骨干网络； 第二部分，由一个CA_H注意力机制模块、一个GhostConv模块、一个CARAFE上采样算子、一个拼接模块和一个C3Ghost模块叠加组成；所述第二部分的拼接模块用于拼接所述骨干网络； 第三部分，由一个CA_H注意力机制模块、一个GhostConv模块、一个拼接模块和一个C3Ghost叠加组成；所述第三部分的拼接模块用于拼接所述第二部分的GhostConv模块； 第四部分，由一个CA_H注意力机制模块、一个GhostConv模块、一个拼接模块和一个C3Ghost模块叠加组成；所述第四部分的拼接模块用于拼接所述第一部分的GhostConv模块； 所述CA_H注意力机制模块中具有H-sigmoid激活函数； 所述输出部具有三个GhostConv模块，分别连接所述颈部的第二部分、第三部分和第四部分； 每个所述GhostConv模块中具有沿数据流方向依次设置的一个标准卷积子模块和一个逐通道卷积子模块，所述GhostConv模块的输出结果为将所述标准卷积子模块的卷积结果和逐通道卷积子模块的卷积结果进行通道合并的输出结果； S2通过计算获得具有缺陷特征的预测框和目标图像真实框之间的损失，将所述损失反向传播到所述网络模型中更新模型参数； S3重复执行步骤S1和S2直至达到预设的迭代次数，获得纹理表面缺陷图像； S4对所述纹理表面缺陷图像进行测试评估，若评估结果未达到预设要求，则修改所述网络模型的超参数，返回执行步骤S1至S3，否则，输出所述纹理表面缺陷图像。

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