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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种面向边缘计算的玛钢管件表面缺陷检测的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：CN115147347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202210429986.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种面向边缘计算的玛钢管件表面缺陷检测的方法是由江先亮;白杰设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向边缘计算的玛钢管件表面缺陷检测的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向边缘计算的玛钢管件表面缺陷检测的方法，该方法包括：采集多张玛钢管件表面缺陷图像；对采集的玛钢管件表面缺陷图像上的缺陷进行标注，得到数据集；将数据集的80％作为训练集，20％作为测试集；构建扩张压缩残差瓶颈网络，该网络的其中一个特征提取分支采取先扩张后压缩的卷积策略，用于提取输入特征图I上玛钢管件内部缺陷的特征以及抑制背景噪声信息；另外一个特征提取分支则采取先压缩后扩张的卷积策略，用于提取输入特征图I上玛钢管件边缘轮廓的特征；在两个特征提取分支分别输出经过特征提取的特征图后引入注意力机制，得到融合有注意力机制的扩张压缩特征提取骨干网络；该方法检测精度高、计算复杂度低，并且计算成本低。

本发明授权一种面向边缘计算的玛钢管件表面缺陷检测的方法在权利要求书中公布了：1.一种面向边缘计算的玛钢管件表面缺陷检测的方法，其特征在于：该方法包括下列步骤： S1、在固定采集高度下，用不同型号的工业CCD相机，采用不同的环境光源角度采集多张玛钢管件表面缺陷图像，每张所述的玛钢管件表面缺陷图像上均包括有至少一个玛钢管件表面缺陷； S2、对步骤S1中采集的多张玛钢管件表面缺陷图像上的缺陷进行标注，得到每张玛钢管件表面缺陷图像对应的标签文件，将标签文件组成一个数据集； S3、将步骤S2中得到的数据集的80％作为训练集，20％作为测试集； S4、构建扩张压缩残差瓶颈网络，所述扩张压缩残差瓶颈网络包括两个特征提取分支，设定输入特征图为I，将输入特征图I分别投射到两个特征提取分支中，其中一个特征提取分支采取先扩张后压缩的卷积策略，用于提取输入特征图I上玛钢管件内部缺陷的特征以及抑制背景噪声信息；另外一个特征提取分支则采取先压缩后扩张的卷积策略，用于提取输入特征图I上玛钢管件边缘轮廓的特征；两个特征提取分支分别输出经过特征提取的特征图，两个特征提取分支输出的经过特征提取的特征图沿通道方向以元素求和的方式进行融合，融合后输出未经重新校准的融合特征图； S5、在步骤S4构建的扩张压缩残差瓶颈网络的基础上，在两个特征提取分支分别输出经过特征提取的特征图后引入注意力机制，得到融合有注意力机制的扩张压缩特征提取骨干网络； S6、根据步骤S5得到的融合有注意力机制的扩张压缩特征提取骨干网络来得到玛钢管件表面缺陷检测模型； S7、使用步骤S3划分出的训练集来训练步骤S6中得到的玛钢管件表面缺陷检测模型，得到训练后的玛钢管件表面缺陷检测模型； S8、使用步骤S3划分出的测试集对步骤S7得到的训练后的玛钢管件表面缺陷检测模型进行测试，并调整模型参数，得到优化后的玛钢管件表面缺陷检测模型； S9、将实时检测到的玛钢管件图像输入到步骤S8中得到的优化后的玛钢管件表面缺陷检测模型中，对玛钢管件表面缺陷进行实时的缺陷检测。

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