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龙图腾网恭喜南京木木西里科技有限公司;南京凯视迈科技有限公司;南京木木智造科技有限公司申请的专利一种基于SOD-YOLOv5模型的靶丸定位圆测量缺陷检测方法及装置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：CN119290891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411499284.3，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种基于SOD-YOLOv5模型的靶丸定位圆测量缺陷检测方法及装置是由姚金玖;张嵩;陈付波;赵圣杰;韩烁;雷露;王海建;李呈武设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SOD-YOLOv5模型的靶丸定位圆测量缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SOD‑YOLOv5模型的靶丸定位圆测量缺陷检测方法及装置，该方法包括以下步骤：将多个靶丸放置在靶丸盒的格子孔洞中，利用显微镜镜头精确定位每个靶丸的中心，并通过SOD‑YOLOv5模型检测靶丸图像、计算中心偏移量，实现靶丸的精定位；随后，提取靶丸的最大内接圆，沿圆周进行边缘检测，通过最小二乘法拟合圆形轮廓以计算圆度和直径等几何特征；利用SOD‑YOLOv5模型和差分法，识别并定位靶丸表面缺陷；显微镜镜头自动移动至各孔洞位置，依次进行多靶丸检测；本发明能够适应多种颜色和光照条件，实现高精度、自动化、批量检测，确保检测结果的可靠性。

本发明授权一种基于SOD-YOLOv5模型的靶丸定位圆测量缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于SOD-YOLOv5模型的靶丸定位圆测量缺陷检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、将多个靶丸放置在靶丸盒的多个格子孔洞内，使每个靶丸对应于靶丸盒的一个格子孔洞，移动显微镜镜头使靶丸盒进入显微镜镜头的初始视野中，并将显微镜镜头移至靶丸盒的第一格子孔洞；S2、使用经过训练的SOD-YOLOv5模型检测当前视野中的靶丸图像并确定靶丸的中心位置，计算靶丸中心位置与显微镜视野中心位置的偏移量，并调整显微镜镜头的位置以缩小偏移量，使得靶丸中心与视野中心逐步对齐，并确定靶丸的外接矩形；S3、提取靶丸外接矩形的最大内接圆，沿内接圆圆周区域设置多个采样区域，对每个采样区域进行图像边缘检测，并使用最小二乘法对边缘点进行圆形轮廓拟合，计算拟合结果的圆度和直径值，确定靶丸的几何特征；S4、使用经过训练的SOD-YOLOv5模型对拟合出的靶丸圆形轮廓内的图像进行缺陷检测，再使用差分法对细微缺陷进一步检测，综合SOD-YOLOv5模型和差分法的检测结果，识别靶丸表面的缺陷类型，在缺陷区域内绘制标记框进行定位，输出缺陷检测结果；S5、显微镜镜头根据靶丸盒的结构规格及格子孔洞的布局进行定位，移动至靶丸盒的下一格子孔洞并重复步骤S2至步骤S4，直至检测完靶丸盒中所有的靶丸；其中，SOD-YOLOv5模型的具体训练过程如下：收集靶丸图像样本，并通过图像标注工具标注靶丸的中心位置、外接矩形及表面缺陷区域，并对采集的靶丸图像样本进行数据增强处理；数据增强处理包括亮度调整、旋转、缩放和图像拼接，以生成适合不同光照条件和靶丸颜色的图像数据；靶丸的图像样本包括在不同光照条件和颜色的靶丸图像样本，不同的光照条件包括背光、顶部环形光和同轴光，颜色包括白色、黄色和黑色；使用经过预训练的SOD-YOLOv5模型作为初始权重，并在其结构中集成注意力机制模块以增强小缺陷特征提取能力；设定训练参数，训练参数包括学习率、批量大小及损失函数，根据小目标特征进行权重特征；在每个训练轮次内，对输入图像进行随机数据增强处理并计算损失，通过反向传播算法更新SOD-YOLOv5模型参数；通过验证集评估平均精度及召回率，并根据验证结果调整训练参数，直至SOD-YOLOv5模型收敛；将训练后的SOD-YOLOv5模型导出为ONNX格式，完成SOD-YOLOv5的训练；使用差分法对细微缺陷进一步检测的具体步骤如下：对原始的靶丸图像进行灰度化处理，得到灰度图；对灰度图进行均值滤波处理，得到平滑后的图像；将平滑后的图像与原始图像进行像素级的差分，得到差分图像；对差分图像进行二值化操作，将差异明显的区域提取出来得到二值图像；对二值图像进行连通域分析，得到若干个连通区域并计算其面积；对连通区域进行面积筛选，保留面积在0到50像素之间的缺陷区域，并获取筛选出的缺陷区域的位置信息，完成靶丸表面小缺陷检测。

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