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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利碳纤维蜂窝材料内部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：CN119963920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510125261.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权碳纤维蜂窝材料内部缺陷检测方法是由王文举;彭艳华;唐彪;韦义康;黄德龙设计研发完成，并于2025-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本碳纤维蜂窝材料内部缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种碳纤维蜂窝材料内部缺陷检测方法，涉及碳纤维蜂窝材料检测领域，包括：获取训练数据集；构建内部缺陷检测模型，检测模型通过利用StarFFTBlock模块和ACGAFusion模块改进YOLOv8模型得到，StarFFTBlock模块用于提取输入数据的空间域特征和频域特征，并对输入数据及其空间域特征和频域特征进行融合，ACGAFusion模块用于自适应生成权重参数，对浅层特征和深层特征进行加权处理，并对输入的浅层特征和深层特征、加权处理后的浅层特征和深层特征进行融合；训练检测模型；利用检测模型进行碳纤维蜂窝材料内部缺陷检测。本发明能够显著碳纤维蜂窝材料内部缺陷检测的准确性和检测效率。

本发明授权碳纤维蜂窝材料内部缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种碳纤维蜂窝材料内部缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取训练数据集，训练数据包括碳纤维蜂窝材料内部缺陷散斑包裹相位图及其对应的缺陷类别和位置； 构建内部缺陷检测模型，所述内部缺陷检测模型通过将YOLOv8模型骨干网络中的部分C2F模块替换为StarFFTBlock模块、以及将YOLOv8模型颈部网络中的部分Concat模块替换为ACGAFusion模块得到，所述StarFFTBlock模块用于提取输入数据的空间域特征和频域特征，并对输入数据、输入数据的空间域特征和频域特征进行融合，得到并输出特征图，所述ACGAFusion模块采用注意力机制，用于根据输入的浅层特征和深层特征自适应生成权重参数，根据权重参数对浅层特征和深层特征进行加权处理，并对输入的浅层特征和深层特征、以及加权处理后的浅层特征和深层特征进行融合，得到并输出融合特征； 利用所述训练数据集训练所述内部缺陷检测模型； 利用训练好的所述内部缺陷检测模型进行碳纤维蜂窝材料内部缺陷检测； 所述StarFFTBlock模块在进行输入数据处理时分为空间域处理和频域处理两个过程，在空间域处理中，首先通过深度可分离卷积从输入图像中提取初步特征得到特征图X1和特征图X2，而后通过卷积和Relu6激活函数对特征图X1进行处理，得到特征图X3，同时，通过卷积进一步提取特征图X2中的特征，得到特征图X4，而后将特征图X3与特征图X4进行逐元素乘法融合，并对融合特征图进行卷积处理得到空间域特征信息；在频域处理中，首先通过二维傅里叶变换对输入图像进行处理，生成频域特征图X5，再通过卷积分别对频域特征图的实部和虚部进行处理，使得特征图的通道数翻倍，接着对卷积后的特征图进行维度加和，并通过卷积进一步提取频域特征，最后通过二维傅里叶逆变换恢复频域特征图的空间信息；在完成空间域处理和频域处理后，将空间域处理得到的特征图、频域处理得到的特征图、以及所述StarFFTBlock模块的原始输入图像通过残差连接方式进行融合，得到最终的特征图； 所述ACGAFusion模块包括：浅层特征接收单元、深层特征接收单元、ACGA模块、第一乘法单元、第二乘法单元、第二加法单元和第十五卷积单元； 所述ACGA模块包括：AFM模块、空间注意力模块、通道注意力模块、第三加法单元、第三拼接单元、第十六卷积单元和Sigmoid激活函数单元。

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