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龙图腾网获悉中国林业科学研究院木材工业研究所申请的专利一种刨花板表面多尺度缺陷检测方法、设备、介质及产品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：CN120013946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510495705.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种刨花板表面多尺度缺陷检测方法、设备、介质及产品是由杨建华;郭浩盟;刘恒;张彬;于航;戴蕙泽设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种刨花板表面多尺度缺陷检测方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种刨花板表面多尺度缺陷检测方法、设备、介质及产品，涉及表面缺陷检测领域。首先获取刨花板表面全幅原始图像并进行预处理，构建表面缺陷数据集；针对表面缺陷数据集中不同表面缺陷种类的缺陷图像，应用不同的数据增强方法进行非对称的数据增强操作，得到增强后的表面缺陷数据集；构建包括骨干网络、颈部网络和检测头的PBDNet模型；所述骨干网络中包括SPDConv模块、CBS模块、C2f_SD模块以及C2f模块；采用增强后的表面缺陷数据集对PBDNet模型进行训练，训练完成后，采用表面缺陷检测模型对刨花板表面图像进行多尺度缺陷检测，能够提高刨花板表面多尺度缺陷检测的效率和准确性。

本发明授权一种刨花板表面多尺度缺陷检测方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种刨花板表面多尺度缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取刨花板表面全幅原始图像并进行预处理，构建表面缺陷数据集；所述表面缺陷数据集中包括多张不同表面缺陷种类的缺陷图像； 针对表面缺陷数据集中不同表面缺陷种类的缺陷图像，应用不同的数据增强方法进行非对称的数据增强操作，得到增强后的表面缺陷数据集； 构建包括骨干网络、颈部网络和检测头的PBDNet模型；所述骨干网络中包括SPDConv模块、CBS模块、C2f_SD模块以及C2f模块；所述颈部网络中包括SPPF模块、上采样模块、拼接模块、C2f模块以及SPDConv模块；所述检测头中包括CBS模块、Conv2d模块、Cls损失模块以及Bbox损失模块； 骨干网络中，依次按顺序堆叠SPDConv模块、CBS模块、C2f_SD模块、SPDConv模块、C2f_SD模块、SPDConv模块、C2f_SD模块、CBS模块以及C2f模块这9个模块，对应编号0~8；颈部网络中，依次按顺序堆叠SPPF模块、上采样模块、拼接模块、C2f模块、上采样模块、拼接模块、C2f模块、SPDConv模块、拼接模块、C2f模块、SPDConv模块、拼接模块以及C2f模块，对应编号9~21；其中，骨干网络中编号为4的C2f_SD模块还与颈部网络中编号为14的拼接模块连接；骨干网络中编号为6的C2f_SD模块还与颈部网络中编号为11的拼接模块连接；骨干网络中编号为8的C2f_SD模块还与颈部网络中编号为9的SPPF模块连接；颈部网络中编号为9的SPPF模块还与颈部网络中编号为20的拼接模块连接；颈部网络中编号为12的C2f模块还与颈部网络中编号为17的拼接模块连接；检测头中包括若干条支路，每条支路中依次按顺序堆叠CBS模块、CBS模块、Conv2d模块以及Cls损失模块或Bbox损失模块；颈部网络中编号为15、18、21的C2f模块分别与以Cls损失模块和Bbox损失模块为末尾的两条支路相连接； 所述C2f_SD模块具体包括：DEConv模块、CBS模块、分割模块、BottleNeck_SAC模块以及拼接模块； 所述DEConv模块由普通卷积模块、水平差分卷积模块和垂直差分卷积模块组成；其中普通卷积模块用于提取图像的强度级特征；水平差分卷积模块固定使用水平梯度卷积核，用于捕捉水平方向的边缘特征；垂直差分卷积模块则固定使用垂直梯度卷积核，用于捕捉垂直方向的边缘特征； 水平差分卷积模块的卷积核权重满足：；其中为可学习的参数，初始值设为Sobel水平核的权重，即，，； 垂直差分卷积模块则固定使用垂直梯度卷积核，其卷积核权重满足:；其中为可学习的参数，初始值设为Sobel垂直核的权重，即，，； 在训练阶段，普通卷积、水平差分卷积与垂直差分卷积的输出特征通过逐元素相加的方式进行融合；训练完成后进行推理时，由于三路卷积的权重均已学习完毕并固定下来，此时通过重新参数化技术将三者的卷积核权重等效合并为一个标准卷积核； 所述CBS模块用于调整图像的通道数； 所述分割模块用于对特征图在通道维度上进行拆分，也就是将大小的特征图拆成两份大小的特征图；两份特征图分成两路分别进行处理，一部分继续进入到下一个模块，另一部分送到最后进行拼接；所述拼接模块用于将输入的特征图在通道上进行拼接，得到大小的特征图；表示BottleNeck_SAC模块重复的次数； 所述BottleNeck_SAC模块包括CBS模块和SAC模块；BottleNeck_SAC模块展开后的内部结构有两种形式，其Add参数是一个布尔值，True或False，用于控制是否使用残差连接；当Add=True时，代表使用残差连接；当Add=False时，代表不使用残差连接；SAC模块由SAConv模块以及附加在SAConv模块前后的两个全局上下文模块组成； 所述拼接模块用于将输入的特征图在通道上进行拼接； 采用增强后的表面缺陷数据集对PBDNet模型进行训练，训练完成后作为表面缺陷检测模型使用； 采用表面缺陷检测模型对刨花板表面图像进行多尺度缺陷检测。

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