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龙图腾网恭喜浙江理工大学申请的专利基于改进YOLOv8n网络的轻量化纱线瑕疵检测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：CN119672027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510194617.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进YOLOv8n网络的轻量化纱线瑕疵检测方法是由李尚杰;任佳设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv8n网络的轻量化纱线瑕疵检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于纱线生产检测和图像处理技术领域，公开了基于改进YOLOv8n网络的轻量化纱线瑕疵检测方法，在生产线上采集纱线图片，将采集的图片进行预处理后输入离线训练好的DGL‑YOLO网络中，输出带有异常位置和种类的纱线缺陷检测图片。DGL‑YOLO网络基于YOLOv8n网络，将Backbone中除前两个之外的CBS模块以及neck中的CBS模块均替换为DMAConv模块，将Backbone和Neck中的C2f模块均替换为C2f‑GhostDynamicConv模块。本发明的检测方法在纱线异常的识别上具有高置信度，适于部署在纱线生产线的移动设备上，完成实时纱线检测的任务。

本发明授权基于改进YOLOv8n网络的轻量化纱线瑕疵检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进YOLOv8n网络的轻量化纱线瑕疵检测方法，其特征在于：包括在生产线上采集纱线图片，在计算机中将采集的纱线图片进行预处理后输入离线训练好的DGL-YOLO网络中，输出带有异常位置和种类的纱线缺陷检测图片；所述DGL-YOLO网络基于YOLOv8n网络，将YOLOv8n网络Backbone中的除前两个之外的CBS模块均替换为DMAConv模块，C2f模块均替换为C2f-GhostDynamicConv模块；将YOLOv8n网络Neck的特征金字塔网络和路径聚合网络中的CBS模块均替换为DMAConv模块，C2f模块均替换为C2f-GhostDynamicConv模块；Head采用LSCDH模块；所述DMAConv模块为基于DWConv卷积并融合了MLCA注意力机制的卷积模块：输入特征经过一个DWConv卷积后，通过局部池化和全局池化分别计算全局和局部的注意力权重，再对两者进行加权组合，并采用EMA方法根据输入自适应确定一维卷积核k的大小： （3）其中，c为输入通道数，b和g为计算卷积核大小的超参数；所述C2f-GhostDynamicConv模块为：将YOLOv8n网络中的C2f模块中的Bottleneck结构替换成改进的GhostModule；所述改进的GhostModule为采用DynamicConv层来代替Ghost模块中的卷积操作。

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