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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种用于精密电子产品的轻量化小目标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：CN119672439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411886100.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于精密电子产品的轻量化小目标缺陷检测方法是由何旭彬;韦隆;刘夏丽;吴光栋;曹嘉伦;邓耀华设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于精密电子产品的轻量化小目标缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于精密电子产品的轻量化小目标缺陷检测方法，包括：构建缺陷检测模型，通过多阶融合主干网络和双上采样特征融合网络，对小目标缺陷分别进行特征提取与特征融合；将训练完成的缺陷检测模型作为教师模型，选取轻量级的YOLOv8n‑p2模型作为学生模型，选取要实现知识迁移的特征层，使学生模型学习教师模型中的特征层的特征以及模仿教师模型生成特征图，进行知识蒸馏获取轻量化的缺陷检测模型，使用轻量化的缺陷检测模型对精密电子产品的待检测图像进行缺陷检测，获取缺陷检测结果。本发明丰富了小目标缺陷的层次特征，提高了检测精度，通过知识蒸馏进行模型轻量化处理，提升了小目标缺陷检测的效果。

本发明授权一种用于精密电子产品的轻量化小目标缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于精密电子产品的轻量化小目标缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取精密电子产品的小目标缺陷数据集，构建缺陷检测模型并使用所述小目标缺陷数据集进行训练，所述缺陷检测模型包括多阶特征提取网络及双上采样特征融合网络； 采用所述多阶特征提取网络对小目标缺陷图像进行多尺度特征提取并强化特征，生成多个强化特征图，通过所述双上采样特征融合网络对多个强化特征图进行跨尺度特征融合，生成特征融合图； 对各特征融合图进行目标检测，获取缺陷检测结果，迭代训练后对所述缺陷检测结果进行验证及测试，当模型性能达标后输出训练后的缺陷检测模型； 将训练后的缺陷检测模型作为教师模型，选取轻量化模型YOLOv8n-p2作为学生模型，利用知识蒸馏将教师模型的特征层迁移到学生模型中，蒸馏完毕后得到轻量化的缺陷检测模型； 采集精密电子产品的待检测图像数据，使用轻量化的缺陷检测模型对待检测图像数据进行目标检测，输出缺陷检测结果； 在所述缺陷检测模型中，所述多阶特征提取网络由若干个3×3卷积层和多阶门控特征模块C2f-MogaBlock组成，其中多阶门控特征模块C2f-MogaBlock是将C2f中的Bottlenet替换为多阶门控聚合模块MogaBlock构成； 所述双上采样特征融合网络由若干个双上采样拼接模块和多阶门控特征模块C2f-MogaBlock模块组成，其中双上采样拼接模块由邻近插值方式的上采样模块和特征重组上采样模块并行组成； 使用多阶特征提取网络获取多个强化特征图后，通过双上采样特征融合网络对多个强化特征图进行跨尺度特征融合，生成特征融合图，具体为： 通过双上采样特征融合网络中的双上采样拼接模块和多阶门控特征模块对多个强化特征图进行跨尺度特征融合，所述双上采样拼接模块分别由邻近插值上采样模块和特征重组上采样模块通过并行结构组成； 将多个强化特征图分两条支路分别经过所述邻近插值上采样模块和所述特征重组上采样模块，得到两种插值方式的上采样特征图，将所述上采样特征图经过Concat层进行拼接，得到拼接特征图，利用多阶门控特征模块对所述拼接特征图进行处理，获取特征融合图。

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