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龍圖騰網恭喜浙江理工大學申請的專利基于改進YOLOv8n網絡的輕量化紗線瑕疵檢測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：CN119672027B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202510194617.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于改進YOLOv8n網絡的輕量化紗線瑕疵檢測方法是由李尚杰;任佳設計研發完成，并于2025-02-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于改進YOLOv8n網絡的輕量化紗線瑕疵檢測方法在說明書摘要公布了：本發明屬于紗線生產檢測和圖像處理技術領域，公開了基于改進YOLOv8n網絡的輕量化紗線瑕疵檢測方法，在生產線上采集紗線圖片，將采集的圖片進行預處理后輸入離線訓練好的DGL?YOLO網絡中，輸出帶有異常位置和種類的紗線缺陷檢測圖片。DGL?YOLO網絡基于YOLOv8n網絡，將Backbone中除前兩個之外的CBS模塊以及neck中的CBS模塊均替換為DMAConv模塊，將Backbone和Neck中的C2f模塊均替換為C2f?GhostDynamicConv模塊。本發明的檢測方法在紗線異常的識別上具有高置信度，適于部署在紗線生產線的移動設備上，完成實時紗線檢測的任務。

本發明授權基于改進YOLOv8n網絡的輕量化紗線瑕疵檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于改進YOLOv8n網絡的輕量化紗線瑕疵檢測方法，其特征在于：包括在生產線上采集紗線圖片，在計算機中將采集的紗線圖片進行預處理后輸入離線訓練好的DGL-YOLO網絡中，輸出帶有異常位置和種類的紗線缺陷檢測圖片；所述DGL-YOLO網絡基于YOLOv8n網絡，將YOLOv8n網絡Backbone中的除前兩個之外的CBS模塊均替換為DMAConv模塊，C2f模塊均替換為C2f-GhostDynamicConv模塊；將YOLOv8n網絡Neck的特征金字塔網絡和路徑聚合網絡中的CBS模塊均替換為DMAConv模塊，C2f模塊均替換為C2f-GhostDynamicConv模塊；Head采用LSCDH模塊；所述DMAConv模塊為基于DWConv卷積并融合了MLCA注意力機制的卷積模塊：輸入特征經過一個DWConv卷積后，通過局部池化和全局池化分別計算全局和局部的注意力權重，再對兩者進行加權組合，并采用EMA方法根據輸入自適應確定一維卷積核k的大小： （3）其中，c為輸入通道數，b和g為計算卷積核大小的超參數；所述C2f-GhostDynamicConv模塊為：將YOLOv8n網絡中的C2f模塊中的Bottleneck結構替換成改進的GhostModule；所述改進的GhostModule為采用DynamicConv層來代替Ghost模塊中的卷積操作。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江理工大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區2號大街928號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。