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龙图腾网获悉浙江霖研精密科技有限公司申请的专利一种基于改进YOLOv5的缺陷目标检测方法、系统、设备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：CN119919646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510411635.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于改进YOLOv5的缺陷目标检测方法、系统、设备及介质是由张晓武;陈斌;李伟;陈良哲设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5的缺陷目标检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及缺陷目标检测技术领域，具体地说，涉及一种基于改进YOLOv5的缺陷目标检测方法、系统、设备及介质；该方法通过优化YOLOv5的网络结构，引入微小目标检测层，结合P2上采样融合块，有效融合浅层特征，并设置了专门的微小目标锚框组，增强模型对微小目标和复杂缺陷的检测能力，同时提高检测的实时性和鲁棒性；针对工业油封检测任务的特点，设置了精细化的目标检测流程，有效提升了对工业油封缺陷的检测精度和效率，满足工业生产中对高效、准确检测的需求。

本发明授权一种基于改进YOLOv5的缺陷目标检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5的缺陷目标检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤S1：采集待检测目标在生产过程中的图像数据，标注得到目标缺陷数据集，并将目标数据集划分为目标缺陷训练集、目标缺陷测试集、目标缺陷验证集；步骤S2：改进YOLOv5模型的网络框架，得到HT-YOLO模型；所述HT-YOLO模型包括设置在head部分的微小目标检测层、微小目标锚框组，设置在颈部的HWAttention注意力模块、将多尺度特征提取模块与HWAttention注意力模块融合后的TC_HWA模块；步骤S3：根据目标缺陷训练集训练HT-YOLO模型，得到训练后的HT-YOLO模型；所述步骤S3具体包括以下步骤：步骤S31：将获取的目标特征图根据微小目标检测层、微小目标锚框组，得到目标浅层特征；步骤S32：降维目标浅层特征，并在通道维度拼接得到融合后的目标浅层特征，根据融合后的目标浅层特征，生成注意力权重并加权至目标浅层特征图；步骤S33：根据通道注意力生成通道注意力权重，并重组目标浅层特征图，残差连接重组后的目标浅层特征图，得到最终的输出特征图；所述步骤S33具体包括以下步骤：步骤S331：调用注意力模块生成通道注意力权重；步骤S332：根据所述通道注意力权重排序通道，得到通道序列和与通道序列对应的注意力权重；步骤S333：根据通道序列重组目标浅层特征图，并将重组后的目标浅层特征图加权；步骤S334：在通道维度上根据1:2:1的比例划分加权后的目标浅层特征图，并根据权重的大小进行卷积提取；步骤S335：通过残差连接将目标浅层特征图与当前输出特征图进行融合，并通过卷积操作通道整理融合后的特征图，得到最终输出特征图，并通过检测层转化为检测结果信息；步骤S4：根据目标缺陷测试集，评估训练后的HT-YOLO模型，并根据评估结果调整HT-YOLO模型参数，得到目标缺陷。

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