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龙图腾网获悉浙江大学高端装备研究院申请的专利一种基于改进的YOLOV5模型进行拉铆钉荧光裂纹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：CN116664511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310623442.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进的YOLOV5模型进行拉铆钉荧光裂纹检测方法是由王浩光;孙扬帆;沈洪垚;林志伟;杨华勇;谢海波;丁红钦;张威;王柏村设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的YOLOV5模型进行拉铆钉荧光裂纹检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于YOLOV5模型改进的拉铆钉荧光裂纹检测方法，包括：获取荧光磁粉探伤场景下拉铆钉裂纹的图像数据，对所有的图像数据标注荧光裂纹的位置；将标注后的图像输入至改进的YOLOV5模型中进行训练，得到训练后的改进YOLOV5模型；所述改进的YOLOV5模型包括：在特征提取部分嵌入多尺度荧光裂纹检测的ECSAM注意机制；增加分割预测层；使用Soft‑NMS进行预测框后处理；ECSAM注意机制为ECA注意力机制和SA空间注意力机制串联形成的注意力机制；最后将待检测图像输入至改进YOLOV5训练后的模型，得到荧光裂纹检测结果；本发明有效改善了荧光裂纹图像裂纹密集、类内特征多尺度布局和荧光裂纹形状不规则等问题，提高了荧光裂纹检测精度。

本发明授权一种基于改进的YOLOV5模型进行拉铆钉荧光裂纹检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的YOLOV5模型进行拉铆钉荧光裂纹检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取荧光裂纹图像数据集，对所述荧光裂纹图像数据集中的所有裂纹采用标注框进行标注，并给出裂纹类别，得到标注后的图像； S2、将标注后的图像输入至改进的YOLOV5模型中进行训练，得到训练后的改进YOLOV5模型；所述改进的YOLOV5模型包括：在特征提取部分嵌入多尺度荧光裂纹检测的ECSAM注意机制；增加分割预测层；使用Soft-NMS进行预测框后处理；所述ECSAM注意力模块为将ECA注意力模块和SA空间注意力模块串联形成的注意力模块； S3、将待检测图像输入至所述训练后的改进YOLOV5模型，得到荧光裂纹的检测结果； 所述S2中，ECSAM注意力模块对输入特征图的处理过程，包括如下子步骤： 1大小为H×W×C的输入特征图经过1×1卷积； 2对经过卷积后输出的特征图进行批量归一化； 3采用hardswish激活函数对归一化的特征图进行激活获得特征图； 4ECA注意力模块将特征图通过空间信息压缩获得1×1×C向量； 5采用具有自适应卷积核大小k的一维卷积来实现每个信道与其k个最近邻居之间的信息交换； 6采用激活操作之后获得交互式信道权重； 7将特征图和交互式信道权重进行拼接，获得输出特征图； 8将输出特征图输入空间注意力模块，空间注意力模块通过沿着通道轴向进行平均和最大池化，获得输出特征图的空间权重； 9将输出特征图和其空间权重进行拼接，获得ECSAM注意力模块输出的特征图，并将其应用于网络后期的卷积特征提取。

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