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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于改进YOLO模型的金属表面缺陷检测方法和装置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：CN116977294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310835020.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进YOLO模型的金属表面缺陷检测方法和装置是由蔚陶;李磊;罗旭;张士刚;吴振宇;陈旭设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLO模型的金属表面缺陷检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及基于改进YOLO模型的金属表面缺陷检测方法和装置。所述方法包括：获取金属表面缺陷数据集。构建金属表面缺陷检测模型。通过第一组的特征层模块中的重参数化DSC结构对第一特征图进行下采样，得到第一特征信息，第一特征信息经第一组的特征层模块中的重参数化CSP结构进行下采样，并输入至颈部部分进行特征融合，得到第一融合信息。直至完成剩余三组的特征层模块对金属表面缺陷图像样本在不同特征层之间的迭代采样聚合，得到每组特征层模块对应的融合信息。融合信息通过颈部部分提取不同尺度的融合特征图，再经金属表面缺陷检测模型的处理，得到样本检测结果。采用本方法能够提高小尺寸金属缺陷图像的实时检测精度。

本发明授权基于改进YOLO模型的金属表面缺陷检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLO模型的金属表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取金属表面缺陷数据集；所述金属表面缺陷数据集中包含多个不同尺寸和分辨率的金属表面缺陷图像样本；所述金属表面缺陷图像样本通过缺陷类型进行标记； 构建金属表面缺陷检测模型；所述金属表面缺陷检测模型采用改进YOLO模型作为基础框架；所述金属表面缺陷检测模型的主干部分包括第一特征图提取模块与依次连接的四组特征层模块；每一组所述特征层模块包括重参数化DSC结构与重参数化CSP结构； 通过第一组的特征层模块中的重参数化DSC结构对第一特征图进行下采样，得到第一特征信息，所述第一特征信息经所述第一组的特征层模块中的重参数化CSP结构进行下采样，并输入至颈部部分进行特征融合，得到第一融合信息； 将所述第一融合信息输入至第二组的特征层模块进行特征采样聚合，直至完成剩余三组的特征层模块对所述金属表面缺陷图像样本在不同特征层之间的迭代采样聚合，得到所述剩余三组特征层模块对应的融合信息； 所述融合信息通过所述颈部部分提取不同尺度的融合特征图，所述融合特征图通过所述金属表面缺陷检测模型的检测头部分的检测处理，得到所述金属表面缺陷图像样本的检测结果。

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