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龙图腾网恭喜洛阳理工学院申请的专利一种带钢表面缺陷区域尺寸测量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：CN119313669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411854657.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种带钢表面缺陷区域尺寸测量方法是由石念峰;王国强;杨向兰;冯止泞;李欢利;李淳芃;赵利国;乔义彬;刘质纯;赵一鸣;谭溢仁设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种带钢表面缺陷区域尺寸测量方法在说明书摘要公布了：一种带钢表面缺陷区域尺寸测量方法，涉及缺陷尺寸测量方法，标定相机坐标系，并用相机拍摄带钢表面图像；利用缺陷识别模型识别出图像中带钢表面的缺陷，在图像中划分出有缺陷的区域，测量缺陷区域的尺寸，根据坐标转换关系计算缺陷区域的实际尺寸；缺陷识别模型以YOLOv8s为基础，在骨干网络的C2F模块中融入线性聚焦注意力机制形成C2F‑FLA模块，关注到图像的全局特征，捕获到更多的缺陷相关特征；在Neck网络部分采用双向加权特征金字塔网络结构，利用小波卷积模块响应图像中的低频信息；采用Haar小波下采样模块进行下采样。在降低模型参数量、计算量大和计算复杂度的同时，提高了特征提取能力，使检测结果更为准确。

本发明授权一种带钢表面缺陷区域尺寸测量方法在权利要求书中公布了：1.一种带钢表面缺陷区域尺寸测量方法，其特征在于：标定相机坐标系，并用相机拍摄带钢表面图像；利用训练的缺陷识别模型识别出图像中带钢表面的缺陷，并在图像中划分出有缺陷的区域，测量图形中缺陷区域的尺寸，并根据坐标转换关系计算缺陷区域的实际尺寸；所述的缺陷识别模型以YOLOv8s为基础，通过YOLOv8s的骨干网络提取输入图像中的特征信息，经Neck网络部分进行处理和融合后通过头部网络输出；其中，在骨干网络的C2F模块中融入线性聚焦注意力机制形成C2F-FLA模块，用以对输入的图像进行特征提取；在Neck网络部分采用双向加权特征金字塔网络结构，在双向加权特征金字塔网络结构中采用小波卷积模块替换YOLOv8s中Neck网络部分的C2F模块，利用小波卷积模块对其输入进行分解和处理，以响应图像中的低频信息；所述骨干网络和Neck网络部分中采用Haar小波下采样模块进行下采样；所述的C2F-FLA模块中，其输入先经过一个卷积层处理后分为两部分，其中一部分经过多个融入线性聚焦注意力机制的FLABottleNeck模块处理后与另一部分在通道维度上进行拼接，之后在经过一个卷积层处理后输出；其中，FLABottleNeck模块先将其输入通过一个卷积层处理后使其通道数将为原来的一半，再通过一个卷积层将通道数恢复，然后利用线性聚焦注意力模块计算全局权重，其结果与FLABottleNeck模块的输入拼接后得到输出；所述的小波卷积模块将其输入分为两路进行处理，其中一路进行小波分解，并经过深度卷积层处理后得到一个低频和三个高频通道，每个通道的分辨率都是原来的二分之一，然后再对这四个通道部分进行逆小波变化，还原回原始的分辨率大小；另一路使用深度卷积层进行处理，处理结果与第一路的处理结果逐元素叠加，得到小波卷积模块的输出。

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