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龙图腾网获悉浙江理工大学;浙江理工大学常山研究院有限公司申请的专利一种改进YOLOv5s的布匹瑕疵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：CN116630269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310593376.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种改进YOLOv5s的布匹瑕疵检测方法是由邹宏睿;任佳;刘瑜;潘海鹏;周传辉设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进YOLOv5s的布匹瑕疵检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及织物瑕疵检测技术领域，公开了一种改进YOLOv5s的布匹瑕疵检测方法，具体过程为采集布匹的表面图片，将采集的图片剪裁放大后输入GCP‑YOLOv5s网络中，输出带有瑕疵位置和种类的图片；GCP‑YOLOv5s网络基于Yolov5s网络，将Backbone中除第一个之外的CBS模块均替换为GhostCBS模块，将C3模块均替换为C3Ghost模块，同时SPPF模块之后添加CBAM注意力机制；将Neck中的CBS模块均替换为GhostCBS，C3模块均替换为C3P模块。本发明对Yolov5s网络进行了改进，不影响检测精度的情况下，减少模型的参数量和计算量更适合布匹瑕疵的检测。

本发明授权一种改进YOLOv5s的布匹瑕疵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种改进YOLOv5s的布匹瑕疵检测方法，其特征在于:具体过程包括采集布匹的表面图片，在计算机中将采集的图片剪裁放大处理后输入GCP-YOLOv5s网络中，输出带有瑕疵位置和种类的织物瑕疵检测图片； 所述GCP-YOLOv5s网络基于Yolov5s网络，在Backbone部分中，将除第一个之外的CBS模块均替换为GhostCBS模块，将C3模块均替换为C3Ghost模块，同时在Backbone的尾部SPPF模块之后添加CBAM注意力机制；在Neck部分，将特征金字塔网络和路径聚合网络中的CBS模块均替换为GhostCBS，C3模块均替换为C3P模块；Head部分保持原有的3个检测器结构； 所述GhostCBS模块为：将Yolov5s网络的CBS模块中的普通卷积替换为Ghost卷积； 所述C3Ghost模块为：将Yolov5s网络的主干部分的C3模块Bottleneck结构中的卷积替换成Ghost卷积从而重构为C3Ghost模块； 所述C3P模块为：将Yolov5s网络的颈部分的C3模块的Bottleneck结构中的卷积替换成PConv卷积从而重构为C3P模块。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江理工大学;浙江理工大学常山研究院有限公司，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街928号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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