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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利一种基于改进YOLOv7算法的带钢表面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：CN116777873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310742405.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进YOLOv7算法的带钢表面缺陷检测方法是由郭浩宇;赵环宇;华尚;赵延波;孙幸设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv7算法的带钢表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv7算法的带钢表面缺陷检测方法，网络的改进方式包括：通过使用k‑means++聚类算法计算出更适合此模型的目标框参数，将主干网络的部分卷积替换为PConv，将原模型的损失函数CIOU改为SIOU，并在每个特征层输出的地方添加SE注意力机制。通过改进网络，使得模型的检测精度从0.626提升到了0.792，召回率从0.611提升到了0.653，mAP值从0.65提升到了0.709。一种基于改进YOLOv7算法的带钢表面缺陷检测方法，与原网络相比在保证检测速度的同时拥有更高的检测精度，权重文件大小从原来的74.9Mb减少到66.3Mb，在带钢生产的过程中可以发挥重要作用，实现自动化检测、快速识别缺陷区域，提高生产效率和产品质量。在带钢生产的后期，使用改进YOLOv7算法对成品带钢进行表面缺陷检测，可以保证产品质量，避免缺陷产品流入市场，影响企业声誉。

本发明授权一种基于改进YOLOv7算法的带钢表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv7算法的带钢表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.准备数据集，在网络上下载有关带钢缺陷的数据集； 步骤2.对数据集进行处理，得到能够进行训练的数据集； 步骤3.改进网络： a通过使用k-means++聚类方法计算出适用于该数据集的anchorbox的尺寸，并在yaml文件中将原来的anchorbox的参数替换为新生成的anchorbox的参数， b将网络中的ELAN模块中的部分卷积替换为PConv，并将替换卷积后的CBS模块重新命名为PBS模块，新的ELAN模块命名为ELANP， c将注意力机制添加到ELAN模块最后的卷积层中，将最后一个CBS模块命名为CBS-Att，新的ELAN模块命名为ELANP-Att，将所有concat拼接前的ELAN模块替换为添加了注意力机制的ELANP-Att模块，将注意力机制添加到SPPCSPC模块中，命名为SPPCSPC-Att，并将网络中唯一一个SPPCSPC模块替换成SPPCSPC-Att模块， d将网络中的原来的CIOU损失函数替换为SIOU损失函数； 步骤4.训练网络，创建新的yaml文件，命名为YOLOv7-improve.yaml，将原网络的ELAN模块和SPPCSPC模块替换为改进好的模块，将train.py文件中的cfg文件路径改为YOLOv7-improve.yaml文件的路径，运行train.py文件对模型进行训练，训练完毕后记录训练的结果，包括精度、召回率、mAP的值，并保存生成的权重文件，将训练好的模型部署到电脑上对生产过程中的带钢进行缺陷的识别。

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