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龙图腾网获悉天津大学申请的专利H型钢表面缺陷检测方法及系统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：CN116167968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211610922.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权H型钢表面缺陷检测方法及系统是由于海涛;李福龙设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本H型钢表面缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种H型钢表面缺陷检测方法及系统，属于型钢检测技术领域，检测方法包括：构建基于视觉感受野的目标区域推荐网络，并集成YOLOv3目标检测模型；利用深度可分离卷积对YOLOv3目标检测模型进行轻量化处理；构建基于视觉注意力机制的多尺度空间注意力模型和多尺度通道注意力模型，使多尺度空间注意力模型与多尺度通道注意力模型进行级联，得到基于YOLOv3目标检测模型的双重注意力模型；获取H型钢的表面图像，将表面图像输入至YOLOv3目标检测模型，经过轻量化处理及双重注意力模型处理，得到缺陷检测结果；显示缺陷检测结果、调整运行模式、且显示运行状态。如此设置，提高了检测速度和检测效率，可以快速准确地检测多类型不同尺度缺陷。

本发明授权H型钢表面缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种H型钢表面缺陷检测方法，其特征在于，包括： 构建基于视觉感受野的目标区域推荐网络，并集成YOLOv3目标检测模型； 利用深度可分离卷积对所述YOLOv3目标检测模型进行轻量化处理； 构建基于视觉注意力机制的多尺度空间注意力模型和多尺度通道注意力模型，使所述多尺度空间注意力模型与所述多尺度通道注意力模型进行级联，得到基于所述YOLOv3目标检测模型的双重注意力模型； 获取H型钢的表面图像，将所述表面图像输入至所述YOLOv3目标检测模型，经过所述轻量化处理及所述双重注意力模型处理，得到缺陷检测结果； 显示所述缺陷检测结果、调整运行模式、且显示运行状态； 所述构建基于视觉感受野的目标区域推荐网络，并集成YOLOv3目标检测模型，包括： 根据特征图获取视觉感受野区域，利用滑动窗口在所述特征图中滑动，将所述视觉感受野区域中的输出特征映射为多维度的特征向量，对所述特征向量进行非线性变化处理，将经过所述非线性变化处理的所述特征向量输入至两个平行的卷积层，其中分类层用于判断当前区域内是否存在感兴趣目标，回归层用于预测所述感兴趣目标相对于所述视觉感受野区域中心点的具体坐标； 根据交叉流形结构，将所述感兴趣目标转化为流形距离，所述流形距离用于度量沿流行方向的最短路径，若所述最短路径小于所述视觉感受野区域的半径，则将所述最短路径视为有效的正样本，并取最小值作为有效区域。

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