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龙图腾网恭喜江西科技师范大学申请的专利钢材表面缺陷检测方法及系统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：CN119941724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510422293.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权钢材表面缺陷检测方法及系统是由尤国平;殷志坚;刘心悦;宋健;胡煜丹;何洁设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本钢材表面缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种钢材表面缺陷检测方法及系统，属于计算机视觉技术领域，方法包括：获取钢材图像数据集并进行预处理，得到目标数据集。随后，构建YOLOv11网络模型，并在其检测层增加检测头，同时构建C3k2‑MSM模块替换主干网络中的C3k2模块。接着，将所有检测头替换为重参数轻量化检测头，得到改进后的YOLOv11网络模型。利用目标数据集的部分数据进行模型训练，另一部分数据进行测试。最终，将待检测图像输入测试后的模型中，输出钢材表面缺陷检测结果；通过优化网络结构和检测头，提高了检测精度和效率，实现了钢材表面缺陷的自动化高效实时检测。

本发明授权钢材表面缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种钢材表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取钢材图像数据集，对所述钢材图像数据集进行预处理，得到目标数据集； 构建YOLOv11网络模型，在所述YOLOv11网络模型的检测层上增加一个检测头； 构建C3k2-MSM模块，将所述YOLOv11网络模型主干网络中的C3k2模块替换成所述C3k2-MSM模块，其中，所述C3k2-MSM模块数据处理的过程具体为： 特征向量输入所述C3k2-MSM模块中，所述C3k2-MSM模块中的卷积层对所述特征向量进行卷积处理，得到初始特征图； 根据所述C3k2-MSM模块中的深度池化层对所述初始特征图进行特征提取和变换处理，得到深度融合特征图，其中，具体为：所述深度池化层对所述初始特征图进行多尺度池化处理，得到多个不同尺度的池化特征图；对每一所述池化特征图进行卷积处理，再对进行所述卷积处理后的每一所述池化特征图进行动态卷积处理，得到每一所述池化特征图对应的每一动态卷积特征图；对每一所述动态卷积特征图进行上采样处理，将进行所述上采样处理后的每一所述动态卷积特征图与所述初始特征图进行残差连接，得到每一所述动态卷积特征图对应的残差特征图；对不同尺度的每一所述残差特征图进行多尺度特征融合处理，得到融合特征图；对所述融合特征图进行激活和卷积处理，得到所述深度融合特征图； 根据所述C3k2-MSM模块中的残差连接层对所述初始特征图和所述深度融合特征图进行残差连接，得到目标特征图； 将所述检测层上的所有检测头替换成重参数轻量化检测头；得到改进YOLOv11网络模型； 根据所述目标数据集中的部分数据对所述改进YOLOv11网络模型进行训练，并根据另一部分数据对所述改进YOLOv11网络模型进行测试； 将待检测图像输入测试后的所述改进YOLOv11网络模型中，输出缺陷检测结果。

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