买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种航空发动机涡轮叶片微小缺陷检测评级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：CN119762443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411808556.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种航空发动机涡轮叶片微小缺陷检测评级方法是由刘桂雄;邓威设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空发动机涡轮叶片微小缺陷检测评级方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种航空发动机涡轮叶片微小缺陷检测评级方法，该方法基于多重机制优化网络实现，包括：采集航空发动机涡轮叶片视频或图像，并离线标注缺陷特征；构建航空发动机涡轮叶片微小缺陷检测网络，对网络中特征提取网络和特征融合网络的卷积模块进行优化，并添加注意力机制，同时，优化模型边界损失函数；设置航空发动机涡轮叶片微小缺陷检测网络训练参数并训练得到航空发动机涡轮叶片微小缺陷检测网络，将航空发动机涡轮叶片视频或图像输入到训练得到的航空发动机涡轮叶片微小缺陷检测网络中，输出缺陷置信度和边界框；通过识别到的缺陷参数对航空发动机涡轮叶片微小缺陷进行评级。

本发明授权一种航空发动机涡轮叶片微小缺陷检测评级方法在权利要求书中公布了：1.一种航空发动机涡轮叶片微小缺陷检测评级方法，其特征在于，所述方法基于多重机制优化网络实现，包括： A、采集航空发动机涡轮叶片视频或图像，并离线标注缺陷特征； B、构建航空发动机涡轮叶片微小缺陷检测网络，对网络中特征提取网络和特征融合网络的卷积模块进行优化，并添加注意力机制，同时，优化模型边界损失函数； C、设置航空发动机涡轮叶片微小缺陷检测网络训练参数并训练得到航空发动机涡轮叶片微小缺陷检测网络，将航空发动机涡轮叶片视频或图像输入到训练得到的航空发动机涡轮叶片微小缺陷检测网络中，输出缺陷置信度和边界框； D、通过识别到的缺陷参数对航空发动机涡轮叶片微小缺陷进行评级； 所述B中航空发动机涡轮叶片微小缺陷检测网络为LFD-YOLO网络，LFD-YOLO网络采用Yolov8为基础网络，采用LDConv优化初始网络的CBS模块；采用DAT可变形注意力机制优化特征提取网络与特征融合网络；采用Focaler-IoU优化初始网络的损失函数模块，完成航空发动机涡轮叶片微小缺陷自动检测。

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华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路华南理工大学；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。