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龙图腾网获悉中国中元国际工程有限公司申请的专利一种机电设备外观检测方法、系统、设备及存储介质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：CN120726045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511220363.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种机电设备外观检测方法、系统、设备及存储介质是由黄晓家;郑龙龙设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机电设备外观检测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机电设备外观检测方法、系统、设备及存储介质，机电设备外观检测方法包括以下步骤：采集待检测的机电设备外观图像并进行预处理；将预处理后的机电设备外观图像输入改进的YOLOv8模型，生成目标损伤图像的损伤参数集，损伤参数集包括类型、尺寸和位置；将损伤参数集输入安全评估模型，生成目标损伤图像对应的安全等级；根据安全等级触发对应的报警信息并生成检测报告。本发明通过结合改进的YOLOv8模型高效图像识别技术和安全评估模型，可以提供机电设备外观检测的精确度和效率，减少人为判断的误差，确保机电设备的安全运行。

本发明授权一种机电设备外观检测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机电设备外观检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集待检测的机电设备外观图像并进行预处理； 将预处理后的机电设备外观图像输入改进的YOLOv8模型，生成目标损伤图像的损伤参数集，所述损伤参数集包括类型、尺寸和位置； 将所述损伤参数集输入安全评估模型，生成所述目标损伤图像对应的安全等级； 根据所述安全等级触发对应的报警信息并生成检测报告； 所述改进的YOLOv8模型包括：在原有的特征金字塔网络FPN和路径聚合网络PAN分别增加多尺度特征增强模块和跨尺度特征交互机制，包含： 在所述特征金字塔网络FPN的三个特征层P3、P4和P5中各插入一个增强模块，且对每个所述特征层均使用三种不同大小的卷积核提取特征； 在所述路径聚合网络PAN高分辨率向低分辨率传递的基础上，增加低分辨率向高分辨率的反向连接，通过跳跃连接将语义信息注入细节特征，根据所述三个特征层对应的损伤尺度动态分配权重； 所述改进的YOLOv8模型还包括：引入自适应特征金字塔网络AFPN并增加一个stride4的小目标检测层。

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