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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利一种基于轻量化改进的YOLOv5s的工业封装瓶盖生产缺陷视觉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：CN116485715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310203750.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于轻量化改进的YOLOv5s的工业封装瓶盖生产缺陷视觉检测方法是由赵磊;矫立宽;翟冉;赵新华;李彬;许美叶;刘培昌;闫照方设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化改进的YOLOv5s的工业封装瓶盖生产缺陷视觉检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量化改进的YOLOv5s的工业封装瓶盖生产缺陷视觉检测方法，其依次通过：S1、瓶盖侧视图像采集，S2、在图像中圈注瓶盖缺陷以构建瓶盖缺陷数据集，S3、基于轻量化YOLOv5s网络构建瓶盖缺陷识别模型，S4、利用瓶盖缺陷数据集训练瓶盖缺陷识别模型，S5、利用模型对瓶盖进行缺陷检测实现；该方法有效解决了瓶盖生产过程中存在的多种缺陷类型的检测问题，以视觉图像检测的方式，结合基于轻量化YOLOv5s网络构建瓶盖缺陷识别模型，提升瓶盖缺陷的识别难度；根据实验验证，该方法在有效减少模型参数的情况下保持了较高的检测精度，为白酒瓶盖生产质检提供了更加轻量化的算法，降低了设备部署的生产成本。

本发明授权一种基于轻量化改进的YOLOv5s的工业封装瓶盖生产缺陷视觉检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化改进的YOLOv5s的工业封装瓶盖生产缺陷视觉检测方法，其特征在于，步骤如下： S1、以采集瓶盖侧视图像的方式，对若干个瓶盖依次进行图像采集，以获得足够数量的瓶盖侧视图像用于数据集构建； S2、利用标注工具labelimg，依次对由步骤S1获得的各图像中的瓶盖缺陷部分进行圈注，构建得到瓶盖缺陷数据集；其中，瓶盖缺陷数据集应包括具有上述六种缺陷的瓶盖图像； S3、基于轻量化YOLOv5s网络构建瓶盖缺陷识别模型，其步骤为： S301、构建新的骨干网络，以替换原始YOLOv5s网络中的骨干网络；新的骨干网络由依次连接的CBRM模块、第一Shuffle2模块、第一Shuffle1模块、第二Shuffle2模块、第二Shuffle1模块、第三Shuffle2模块和第三Shuffle1模块构成，且第一Shuffle1模块、第二Shuffle1模块和第三Shuffle1模块的输出端还分别与颈部网络的FPN结构中的第二concat层、第一concat层和第一Conv卷积层的输入端相连；CBRM模块由依次连接的conv卷积层、BN层、ReLU激活函数和最大池化层构成；conv卷积层和最大池化层的卷积核大小均为3×3，卷积核的滑动步长均为2，填充数量均为1；第一Shuffle2模块、第二Shuffle2模块和第三Shuffle2模块具有相同网络结构，三者均采用ShuffleNetV2的下采样模块；第一Shuffle1模块、第二Shuffle1模块和第三Shuffle1模块具有相同网络结构，三者均采用ShuffleNetV2的基础模块； S302、在FPN结构中的第二C3-2层后增设第一ECA模块，并删除其与PAN结构中第一Conv卷积层之间的连接，使该第二C3-2层的输出端与第一ECA模块的输入端连接，第一ECA模块的输出端分别与PAN结构中的第一Conv卷积层的输入端、以及头部网络中用于处理80×80×128特征层的Detect模块的输入端连接；在PAN结构中的第一C3-2层后增设第二ECA模块，并删除其与PAN结构的中第二Conv卷积层之间的连接，使该第一C3-2层的输出端与第二ECA模块的输入端连接，第二ECA模块的输出端分别与PAN结构中的第二Conv卷积层的输入端、以及头部网络中用于处理40×40×256特征层的Detect模块的输入端连接；在PAN结构的第二C3-2层后增设第三ECA模块，使该第二C3-2层的输出端与第三ECA模块的输入端连接，第三ECA模块的输出端与头部网络中用于处理20×20×512特征层的Detect模块的输入端连接； S4、将由步骤S2构建的瓶盖缺陷数据集随机划分为训练集和验证集；训练集输入至瓶盖缺陷识别模型中，以标注有缺陷的图像为输入、缺陷的类别为输出，对瓶盖缺陷识别模型进行训练；在训练过程中利用验证集进行验证； S5、利用训练完成的瓶盖缺陷识别模型对瓶盖进行缺陷检测。

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天津理工大学，其通讯地址为：300384 天津市西青区宾水西道391号天津理工大学；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”。

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