買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜合肥工業大學申請的專利基于改進YOLOv框架的疊合板質檢模型、方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119417837B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510025846.9，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于改進YOLOv框架的疊合板質檢模型、方法和系統是由達天行;李琳;蔣慶;種迅;朱新宇設計研發完成，并于2025-01-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于改進YOLOv框架的疊合板質檢模型、方法和系統在說明書摘要公布了：本發明涉及土木工程裝配式結構與計算機大模型技術領域，尤其是一種基于改進YOLOv框架的疊合板質檢模型、方法和系統。本發明提出的一種基于改進YOLOv框架的疊合板質檢模型構建方法，首先在YOLOv8n基礎上進行模型框架改進，在淺層網絡額外添加一條特征融合線路，以增加特征融合信息中小目標所占的比例。改進模型的頸部網絡結構中，對主干網絡提取的四層信息先分別進行卷積以調整特征圖尺寸進行特征融合，融合后，信息分別由淺層到深層輸出至四個尺寸分割頭，進行目標分割。如此，采用實例分割方式對疊合板中組件進行檢測，能夠得到精確的目標輪廓，方便后續研究中得出目標面積、尺寸等信息，以滿足工程實際應用，填補了適用于結構復雜的疊合板質量檢測的圖像識別方法的空白。

本發明授權基于改進YOLOv框架的疊合板質檢模型、方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于改進YOLOv框架的疊合板質檢方法，其特征在于，首先獲取疊合板質檢模型；將拍攝的待檢測疊合板圖像輸入疊合板質檢模型，疊合板質檢模型標注各類型預埋件和預埋孔洞；根據標注結果判斷疊合板是否合格；疊合板質檢模型標注各類型預埋件和預埋孔洞在疊合板上的像素位置；判斷疊合板是否合格時，首先遍歷類別標簽，判斷各類預埋件和預埋孔洞的數量是否正確；否，則判斷疊合板不合格；是，則對比各標注對象的像素位置標注值與像素位置設計值的重合度是否均達到設定閾值；否，則判斷疊合板不合格；是，則判斷疊合板合格；標注對象即為各類預埋件和預埋孔洞；疊合板質檢模型對YOLOv8n網絡框架進行改進獲得，改進方法為：將YOLOv8n網絡的頸部網絡替換為SOBI網絡模塊；SOBI網絡模塊包括第二卷積網絡、第三卷積網絡、第四卷積網絡、第五卷積網絡以及順序連接的第一采樣拼接模塊、第二采樣拼接模塊、第三采樣拼接模塊、第一卷積拼接模塊、第二卷積拼接模塊和第三卷積拼接模塊；第一采樣拼接模塊、第二采樣拼接模塊和第三采樣拼接模塊統稱采樣拼接模塊，采樣拼接模塊由順序連接的采樣網絡、拼接網絡和C2f網絡構成；第一卷積拼接模塊、第二卷積拼接模塊和第三卷積拼接模塊統稱卷積拼接模塊，卷積拼接模塊由順序連接的卷積網絡、拼接網絡和C2f網絡構成；第三采樣拼接模塊中的拼接網絡、第一卷積拼接模塊中的拼接網絡、第二卷積拼接模塊中的拼接網絡和第三卷積拼接模塊中的拼接網絡均采用SDI模塊；SDI模塊包括：空間注意單元、通道注意力單元、采樣單元、平滑卷積網絡和通道拼接單元；SDI模塊輸入的多個數據均依次經過空間注意單元和通道注意力單元，以提取空間注意力特征和通道注意力特征；通道注意力單元輸出的數據經過采樣單元處理，使得采樣單元輸出的多個數據保持相同維度；采樣單元輸出的多個相同維度數據通過平滑卷積網絡進行卷積處理后，再送入通道拼接單元進行維度拼接后作為SDI模塊的輸出數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。