買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所申請(qǐng)的專利一種缺陷檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118279280B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202410477675.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種缺陷檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)是由陳麒宇;羅惠元;呂承侃設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-04-19向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種缺陷檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)以及工業(yè)外觀質(zhì)檢技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種缺陷檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)；其中，所述缺陷檢測(cè)系統(tǒng)采用無監(jiān)督缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，所述無監(jiān)督缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)包括依次連接的特征提取器、特征映射器和特征判別器；在訓(xùn)練時(shí)，所述無監(jiān)督缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的總體訓(xùn)練目標(biāo)包括正常特征與合成缺陷特征的二元交叉熵?fù)p失，以及映射后的正常特征與特征中心之間的歐氏距離損失；所述合成缺陷特征采用基于支持向量數(shù)據(jù)描述的特征空間缺陷編輯策略獲取。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)通過預(yù)先標(biāo)注缺陷圖像來構(gòu)建訓(xùn)練集帶來的技術(shù)缺陷，解決了現(xiàn)有技術(shù)中異常數(shù)據(jù)合成輔助無監(jiān)督缺陷檢測(cè)效率較低的技術(shù)問題。

本發(fā)明授權(quán)一種缺陷檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于， 所述缺陷檢測(cè)系統(tǒng)采用無監(jiān)督缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，所述無監(jiān)督缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)包括依次連接的特征提取器、特征映射器和特征判別器； 所述特征提取器用于輸入待缺陷檢測(cè)的圖像，輸出多層融合特征；所述特征映射器用于輸入所述多層融合特征，輸出消除偏差的融合特征；所述特征判別器用于輸入所述消除偏差的融合特征，輸出分割結(jié)果并作為缺陷檢測(cè)結(jié)果； 其中， 在訓(xùn)練時(shí)，所述無監(jiān)督缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的總體訓(xùn)練目標(biāo)包括正常特征與合成缺陷特征的二元交叉熵?fù)p失，以及映射后的正常特征與特征中心之間的歐氏距離損失； 所述合成缺陷特征采用基于支持向量數(shù)據(jù)描述的特征空間缺陷編輯策略獲取； 其中， 所述無監(jiān)督缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練步驟具體包括：利用正常樣本進(jìn)行訓(xùn)練，通過特征提取器獲取多層融合的正常特征，再通過特征映射器獲取消除偏差的正常特征，最后通過特征判別器輸出正常樣本判別損失；另外，基于消除偏差的正常特征，采用特征空間缺陷編輯策略獲取引入異常的缺陷特征，再通過特征判別器輸出合成缺陷判別損失； 在所述無監(jiān)督缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練開始前，進(jìn)行特征中心初始化；其中，進(jìn)行特征中心初始化的步驟具體包括：通過遍歷所有批次的正常樣本迭代更新初始中心向量，最終確定并輸出初始化的中心向量；其中，對(duì)于第一批次的正常樣本，使用特征提取器和特征映射器得到無偏的正常特征，并將特征圖的平均值設(shè)定為中心向量的初始值；對(duì)于后續(xù)批次的正常樣本，先使用特征提取器和特征映射器得到無偏的正常特征，然后計(jì)算得到的特征與當(dāng)前中心向量的相似度，尋找最接近的中心特征點(diǎn)，最后通過對(duì)同一索引的每個(gè)中心特征點(diǎn)取平均來更新中心向量；遍歷所有批次的正常樣本之后，確定并輸出初始化的中心向量； 所述特征提取器中，執(zhí)行輸入待缺陷檢測(cè)的圖像，輸出多層融合特征的步驟具體包括：使用預(yù)訓(xùn)練的骨干網(wǎng)絡(luò)從輸入圖像中提取不同層級(jí)的特征，對(duì)每層特征實(shí)施平均鄰域聚合以嵌入鄰域信息，將鄰域嵌入特征在通道維度上合并，得到并輸出多層融合特征。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所，其通訊地址為：100086 北京市海淀區(qū)中關(guān)村東路95號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。