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龍圖騰網恭喜洛陽理工學院申請的專利一種帶鋼表面缺陷區域尺寸測量方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119313669B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411854657.4，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種帶鋼表面缺陷區域尺寸測量方法是由石念峰;王國強;楊向蘭;馮止濘;李歡利;李淳芃;趙利國;喬義彬;劉質純;趙一鳴;譚溢仁設計研發完成，并于2024-12-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種帶鋼表面缺陷區域尺寸測量方法在說明書摘要公布了：一種帶鋼表面缺陷區域尺寸測量方法，涉及缺陷尺寸測量方法，標定相機坐標系，并用相機拍攝帶鋼表面圖像；利用缺陷識別模型識別出圖像中帶鋼表面的缺陷，在圖像中劃分出有缺陷的區域，測量缺陷區域的尺寸，根據坐標轉換關系計算缺陷區域的實際尺寸；缺陷識別模型以YOLOv8s為基礎，在骨干網絡的C2F模塊中融入線性聚焦注意力機制形成C2F?FLA模塊，關注到圖像的全局特征，捕獲到更多的缺陷相關特征；在Neck網絡部分采用雙向加權特征金字塔網絡結構，利用小波卷積模塊響應圖像中的低頻信息；采用Haar小波下采樣模塊進行下采樣。在降低模型參數量、計算量大和計算復雜度的同時，提高了特征提取能力，使檢測結果更為準確。

本發明授權一種帶鋼表面缺陷區域尺寸測量方法在權利要求書中公布了：1.一種帶鋼表面缺陷區域尺寸測量方法，其特征在于：標定相機坐標系，并用相機拍攝帶鋼表面圖像；利用訓練的缺陷識別模型識別出圖像中帶鋼表面的缺陷，并在圖像中劃分出有缺陷的區域，測量圖形中缺陷區域的尺寸，并根據坐標轉換關系計算缺陷區域的實際尺寸；所述的缺陷識別模型以YOLOv8s為基礎，通過YOLOv8s的骨干網絡提取輸入圖像中的特征信息，經Neck網絡部分進行處理和融合后通過頭部網絡輸出；其中，在骨干網絡的C2F模塊中融入線性聚焦注意力機制形成C2F-FLA模塊，用以對輸入的圖像進行特征提取；在Neck網絡部分采用雙向加權特征金字塔網絡結構，在雙向加權特征金字塔網絡結構中采用小波卷積模塊替換YOLOv8s中Neck網絡部分的C2F模塊，利用小波卷積模塊對其輸入進行分解和處理，以響應圖像中的低頻信息；所述骨干網絡和Neck網絡部分中采用Haar小波下采樣模塊進行下采樣；所述的C2F-FLA模塊中，其輸入先經過一個卷積層處理后分為兩部分，其中一部分經過多個融入線性聚焦注意力機制的FLABottleNeck模塊處理后與另一部分在通道維度上進行拼接，之后在經過一個卷積層處理后輸出；其中，FLABottleNeck模塊先將其輸入通過一個卷積層處理后使其通道數將為原來的一半，再通過一個卷積層將通道數恢復，然后利用線性聚焦注意力模塊計算全局權重，其結果與FLABottleNeck模塊的輸入拼接后得到輸出；所述的小波卷積模塊將其輸入分為兩路進行處理，其中一路進行小波分解，并經過深度卷積層處理后得到一個低頻和三個高頻通道，每個通道的分辨率都是原來的二分之一，然后再對這四個通道部分進行逆小波變化，還原回原始的分辨率大小；另一路使用深度卷積層進行處理，處理結果與第一路的處理結果逐元素疊加，得到小波卷積模塊的輸出。

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