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龙图腾网获悉广东省特种设备检测研究院佛山检测院;广东省特种设备检测研究院(广东省特种设备事故调查中心)申请的专利一种电梯聚氨酯缓冲器的外观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：CN121053520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511597447.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种电梯聚氨酯缓冲器的外观缺陷检测方法是由何比干;傅东;张捷;代清友;佘昆;罗志群;张雄琛;郭竟尧;张奕东;刘伦东;陈堪仰设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电梯聚氨酯缓冲器的外观缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电梯技术领域，尤其涉及一种电梯聚氨酯缓冲器的外观缺陷检测方法，包括对检测过程视频中的图像帧进行预处理，以轻量化YOLOv8网络对图像中聚氨酯缓冲器本体进行目标区域定位和压缩前表面缺陷检测；基于HRNet网络和MobilePose网络通过知识迁移机制构建BMKD‑Net书脑迁移关键点检测网络，检测图像目标区域定位内的关键几何结构点，得到关键点位置；将检测到的关键点位置与标准模板进行比对，判断聚氨酯缓冲器是否存在外观缺陷和外观缺陷的类型，生成检测报告。该方法能对聚氨酯缓冲器进行静态外观缺陷以及压缩反弹动态外观缺陷的高效检测，并采用轻量化算法模型使其能够部署于边缘设备进行实时检测。

本发明授权一种电梯聚氨酯缓冲器的外观缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种电梯聚氨酯缓冲器的外观缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对检测过程视频中的图像帧进行预处理，所述检测过程视频包括聚氨酯缓冲器压缩反弹的全过程； S2：通过基于信息获取原理启发的自适应结构修剪方法对YOLOv8网络进行轻量化处理，以轻量化YOLOv8网络对图像中聚氨酯缓冲器本体进行目标区域定位和压缩前表面缺陷检测； S3：基于HRNet网络和MobilePose网络通过知识迁移机制构建BMKD-Net书脑迁移关键点检测网络，通过所述BMKD-Net书脑迁移关键点检测网络检测图像目标区域定位内的关键几何结构点，得到关键点位置； S4：将检测到的关键点位置与标准模板进行比对，判断聚氨酯缓冲器是否存在外观缺陷和外观缺陷的类型； S5：基于设备信息、压缩前表面缺陷检测结果以及步骤S4的判断结果，生成检测报告； 所述步骤S2中通过基于信息获取原理启发的自适应结构修剪方法对YOLOv8网络进行轻量化处理的步骤包括： S210任务感知信息建模：通过互信息计算量化Backbone模块、Neck模块和Head模块中的各层输出特征对检测任务的贡献度，建立任务感知信息； S220结构解耦和初始化：将YOLOv8网络中的耦合拓扑结构转化为非耦合的搜索单元集合，为每个搜索单元分配可调配置，结合任务感知信息的权重对搜索单元进行初始化，所述可调配置包括通道率、卷积核数和拓扑开关； S230自适应更新与步长调节：非耦合的搜索单元为候选搜索单元集合，在搜索迭代中根据任务精度动态调整更新步长，在迭代过程中对各候选搜索单元的配置变量进行调整； S240综合适应度驱动剪枝：构建兼顾任务精度、计算复杂度和存储开销的综合适应度函数，基于综合适应度函数对候选单元进行排序并进行迭代式剪枝，得到轻量化YOLOv8网络； 所述步骤S230包括： 在搜索迭代过程中，对第个搜索单元的配置变量执行如下更新规则： 当随机数rand0.5时，；否则，； 其中，表示在第t次迭代中，从候选搜索单元集合中随机挑选的某个候选解，其第个配置变量的取值；rand为随机数，；为动态步长调节因子； 的计算公式为： ； 其中，为常数，为调节系数，表示子模型在验证集上测得的任务精度指标，为随迭代次数逐渐衰减的函数，为归一化因子。

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