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龙图腾网获悉安徽蓝实玻璃科技股份有限公司申请的专利一种基于改进YOLOv5的玻璃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：CN120612307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510713325.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进YOLOv5的玻璃缺陷检测方法是由兰杰;肖华;兰永生;方玉龙;陈飞;李伟;孙兴洋设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5的玻璃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YOLOv5的玻璃缺陷检测方法，步骤：S1：采用高动态范围工业相机采集玻璃制品生产线的多光谱图像数据，经过数据处理，构建玻璃缺陷检测数据集，再划分数据集；S2：基于YOLOv5模型引入维度解耦特征提取模块DDFM，添加角点分块注意力模块CoPA，并将DDFM和CoPA进行融合替代原C3模块，得到DDC‑YOLO模型；S3：采用数据集对构建的DDC‑YOLO模型进行训练并验证，再采用DDC‑YOLO模型对透明材质缺陷进行实时检测。通过重构YOLOv5的网络架构结合玻璃缺陷检测的特殊性，强化模型对低对比度特征、多尺度缺陷及微小目标的感知能力，同时平衡检测精度与实时性需求。

本发明授权一种基于改进YOLOv5的玻璃缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5的玻璃缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采用高动态范围工业相机采集玻璃制品生产线的多光谱图像数据，经过数据处理，构建玻璃缺陷检测数据集；再将数据集进行划分； S2：基于YOLOv5模型引入维度解耦特征提取模块DDFM，添加角点分块注意力模块CoPA，并将维度解耦特征提取模块DDFM和角点分块注意力模块CoPA进行融合替代原C3模块进行三阶段网络架构的改进，得到DDC-YOLO模型； S3：采用玻璃缺陷数据集对构建的DDC-YOLO模型进行训练并验证，再采用DDC-YOLO模型对透明材质缺陷进行实时检测; 在所述步骤S2的进行三阶段网络架构的改进构建DDC-YOLO模型的改进具体包括： S21：在特征提取网络中引入维度解耦特征提取模块DDFM，对高度、宽度及通道维度进行独立特征建模； S22：将角点分块注意力模块CoPA添加到头部网络中，基于四角区域统计对比生成空间权重图； S23：融合维度解耦特征提取模块DDFM与角点分块注意力模块CoPA构建双相关协同模块DC-Block，替代原C3模块并重构特征金字塔网络； 所述步骤S21中的所述维度解耦特征提取模块DDFM实现维度解耦的具体步骤为： S211：输入特征图依次经过高度、宽度、通道三个维度轴的旋转，得到三组特征图； S212：将步骤S211中得到的三组特征图分别使用深度卷积进行特征提取，分别提取到三个双维度关联特征，从而得到三组具有双维关联特征的特征图； S213：再将步骤S212中得到的特征图两两组合，对其交集特征维度对应拼接； S214：最后使用带状卷积和点卷积压缩对应维度特征，去除冗余特征，得到三组压缩后的特征图； S215：再将得到的三组压缩后的特征图叠加取其均值后输出； 所述步骤S22中的所述角点分块注意力模块CoPA模块生成空间注意力权重的具体步骤为： S221网格化特征分析：将输入特征图分割为n_win×n_win的规则网格块，计算每个网格块的均值μ和标准差σ； S222角落参考差异计算：选取左上、右上、左下、右下四个角落块作为参考基准，扫描每个网格块，分别计算当前网格块与四个角落的网格块的统计差异值；公式为： Δμ=Σ|μ_current-μ_corner_i|； Δσ=Σ|σ_current-σ_corner_i|，i=1~4； 其中，μ_current表示扫描每个网络块时扫描到的当前网络块均值，σ_current为当前网络块标准差；μ_corner_i表示角落块均值，σ_corner_i表示角落块标准差，i为角落序号；Δμ表示网格块与角落块的均值差异；Δσ表示网格块与角落块的标准差差异； S223动态权重生成：将差异值通过Sigmoid激活函数映射为权重系数，得到块级权重W，公式为： W=SigmoidΔμ+SigmoidΔσ-0.5； S224空间注意力增强：再将块级权重W重构为像素级空间权重图，并与原特征图进行逐点相乘，即将权重图加权到输入特征图上。

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