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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种基于改进YOLOv8的西林瓶瓶体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：CN120318607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510804742.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进YOLOv8的西林瓶瓶体缺陷检测方法是由许海霞;戴浩华;周维;朱江;张东波;印峰;刘奇鹏;许宇婷;张可欣设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv8的西林瓶瓶体缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv8的西林瓶瓶体缺陷检测方法，属于计算机视觉技术领域，包括以下步骤：获取西林瓶瓶体缺陷数据并进行预处理，得到训练集和测试集；建立改进YOLOv8的缺陷目标检测模型；采用训练集对缺陷目标检测模型进行训练，优化损失函数，更新模型权重参数，直到损失函数收敛；采用测试集对缺陷目标检测模型进行测试。本发明引入空间可分离池化注意力模块SSPA，能够加强网络对于瓶体划痕等细微特征的感知能力；引入特征增强模块MMFF，采用不同大小的卷积核对复杂背景下脏污、划痕、装量异常这些不同大小的缺陷特征进行提取并由模块堆叠提升特征融合效果。

本发明授权一种基于改进YOLOv8的西林瓶瓶体缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8的西林瓶瓶体缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取西林瓶瓶体缺陷数据并进行预处理，得到训练集和测试集； S2：建立改进YOLOv8的缺陷目标检测模型； 以YOLOv8作为基本框架，在主干网络Backbone的浅层引入空间可分离池化注意力模块SSPA；在颈部Neck引入特征增强模块MMFF，替换C2f模块，采用不同大小的卷积核对缺陷进行特征提取并堆叠提升特征融合效果；检测头Head输出缺陷目标； 所述步骤S2中，空间可分离池化注意力模块SSPA包括注意力权重计算和信息聚合两部分，其中注意力权重计算包括局部特征提取、全局特征生成和空间分离特征三部分组成；信息聚合包含多组特征经过注意力权重调整后，进行不同特征组的组间信息合并； 若给定输入特征，，表示实数域，分别表示通道数、高度和宽度三个维度，将分成组，表示为，其中表示中的第组特征，，表示整除运算；每组特征均通过三部分计算进行特征提取与融合，最后将各组特征进行聚合； S3：采用训练集对缺陷目标检测模型进行训练，优化损失函数，更新模型权重参数，直到损失函数收敛； S4：采用测试集对缺陷目标检测模型进行测试。

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