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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利木材修补方法、装置及介质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：CN120411054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510553714.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权木材修补方法、装置及介质是由孔德昊;陈霄设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本木材修补方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种木材修补方法、装置及介质，属于木材修补技术领域。该方法包括：获取木材实时图像；将木材实时图像输入木材缺陷检测大模型，得到缺陷边界框和缺陷类型，其中，所述木材缺陷检测大模型是基于改进后的YOLOv8模型的；将初始YOLOv8模型的骨干网络中的Conv模块替换成MASFAConv模块，将颈部网络中的C2f模块替换成C2f_DSCA模块，在检测头中增加P2检测头，得到改进后的YOLOv8模型；采用加权框融合和多尺度检测融合策略对缺陷边界框进行加权平均处理，得到目标缺陷边界框，同时生成目标缺陷边界框位置信息；根据目标缺陷边界框位置信息和缺陷类型控制修补装置对木材进行修补。本公开能对木材缺陷进行精确定位，有效提升木材修补质量。

本发明授权木材修补方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种木材修补方法，其特征在于，所述方法包括： 获取木材实时图像； 将木材实时图像输入木材缺陷检测大模型，得到缺陷边界框和缺陷类型，其中，所述木材缺陷检测大模型是基于改进后的YOLOv8模型的；将初始YOLOv8模型的骨干网络中的Conv模块替换成MASFAConv模块，将颈部网络中的C2f模块替换成C2f_DSCA模块，在检测头中增加P2检测头，得到改进后的YOLOv8模型，所述MASFAConv模块加入了多阶段注意力并使用加权融合的方式来平衡通道注意力与空间注意力，所述C2f_DSCA模块内部引入了基于卷积的轻量级注意力模块； 采用加权框融合和多尺度检测融合策略对缺陷边界框进行加权平均处理，得到目标缺陷边界框，同时生成目标缺陷边界框位置信息； 根据目标缺陷边界框位置信息和缺陷类型控制修补装置对木材进行修补； 其中，所述木材缺陷检测大模型对木材实时图像的处理，包括： 利用深度可分离卷积对木材实时图像进行扩展，得到两个初始分支特征； 采用由多个深度可分离卷积的瓶颈结构模块串联构成的子模块对分支中的初始特征进行处理，每个模块内部均采用两层深度可分离卷积，包括用于特征压缩的深度可分离卷积和用于特征扩展的深度可分离卷积，当输入通道数与输出通道数相同时，采用残差连接，经过多次串联处理后，形成多个局部分支特征； 将两个初始分支特征和多个局部分支特征在通道维度上进行拼接； 采用基于卷积的轻量级注意力模块对拼接后的特征进行自适应重加权，该模块采用两层卷积，第一层卷积降维后通过SiLU激活，第二层卷积升维后经Sigmoid激活函数得到通道注意力权重，最终将权重与原始拼接特征逐通道相乘； 将经过自适应权重加权的特征通过一层深度可分离卷积映射到目标输出通道； 同时，在所述利用深度可分离卷积对木材实时图像进行扩展之前，还包括： 利用通道注意力对木材实时图像进行全局平均池化和最大池化，且经卷积层映射生成通道掩码； 利用空间注意力对木材实时图像进行全局平均池化和最大池化，且经卷积映射生成空间掩码； 通过加权系数融合通道掩码和空间掩码，得到初次重加权的输出； 将初次重加权的输出再次输入至通道注意力和空间注意力，得到新的通道掩码和空间掩码； 通过加权系数融合新的通道掩码和空间掩码，得到最终重加权的输出。

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