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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种热水器内胆内表面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：CN119006415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411097377.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种热水器内胆内表面缺陷检测方法是由季怀明;王丽;谭树磊;张玉伟;李智;张洪昊;戴锐设计研发完成，并于2024-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种热水器内胆内表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种热水器内胆内表面缺陷检测方法，涉及图像识别和机械控制技术领域。包括：获取数据步骤、数据预处理步骤、模型构建步骤、模型训练步骤、训练结束判定步骤以及热水器内胆缺陷检测步骤。本技术方案将动态卷积引入YOLOv8进行图像识别，结合深度学习目标检测，实现对热水器内胆内部缺陷的检测，防止人工检测造成视觉疲劳，降低成本，提高检测效率；能够观察细微缺陷，提升监测精度；采用非接触式检测方式，提高检测精度和效率。

本发明授权一种热水器内胆内表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种热水器内胆内表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取数据步骤：获取热水器内胆内部视频；数据预处理步骤：读取视频每帧图像并进行数据增强，按一定比例划分为训练集和测试集；模型构建步骤：使用改进后的MobileNetv3网络替代YOLOv8模型中主干网络，构建改进的YOLOv8模型；模型训练步骤：将数据预处理步骤的训练集输入改进的YOLOv8模型，根据输出的预测值和实际值通过损失函数进行误差分析，调整改进的YOLOv8模型各个权重值；训练结束判定步骤：判断迭代次数是否达到预设的阈值，若为否，则返回模型训练步骤；若为是，则结束模型训练步骤，输出训练好的改进的YOLOv8模型至热水器内胆缺陷检测步骤；热水器内胆缺陷检测步骤：将数据预处理步骤中的测试集输入训练好的改进的YOLOv8模型，检测热水器内胆缺陷，得到检测结果；YOLOv8模型中主干网络第1层使用conv_bn_hswish模块，第2、3、4层使用原有的MobileNetv3模块，而5-11层采用改进的MobileNetv3模块；颈部网络在对第一上采样模块中对11层获得图像进行上采样，第一上采样结果与主干网络第8层图像进入第一全连接层进行分析和定位，获得的第一全连接层信息进入第一复合卷积层获得第一全连接层获得的特征图像；第二上采样模块对第一全连接层获得的特征图像进行删改，获得的第二上采样图像与主干网络第三层获得的图像进入第二全连接层进行分析和定位，获得的第二全连接层信息；第二全连接层信息进入第二复合卷积层获得第二全连接层获得的特征图像，进入第一卷积层提取第一卷积图像，将第一卷积图像与第一复合卷积层获得的特征图像输入第三全连接层进行分析和定位，获得的第三全连接层信息进入第三复合卷积层获得第三全连接层获得的特征图像；第三全连接层获得的特征图像进入第二卷积层提取第二卷积图像，将第二卷积图像与主干网络第11层获得图像送入第四全连接层，获得的第四全连接层信息进入第四复合卷积层获得第四全连接层获得的特征图像；头部网络中以第二复合卷积层输出的第二全连接层获得的特征图像作为第一输出图像，第三复合卷积层输出的第三全连接层获得的特征图像作为第一输出图像，第四复合卷积层输出的第四全连接层获得的特征图像作为第一输出图像；模型构建步骤中，改进后的MobileNetv3网络包括conv_bn_hswish模块、MobileNetv3瓶颈模块和改进的MobileNetv3瓶颈模块；conv_bn_hswish模块包括：使用h-swish函数替换原有的MobileNetv3网络第一层Conv2d层中的ReLU激活函数；改进的MobileNetv3瓶颈模块包括：使用动态卷积分解DCD层代替MobileNetv3原有模块中的Conv2d层。

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齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；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”。