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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)礦業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于原型記憶引導(dǎo)的自監(jiān)督工業(yè)缺陷檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118196051B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202410354812.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)基于原型記憶引導(dǎo)的自監(jiān)督工業(yè)缺陷檢測(cè)方法是由劉兵;史偉峰;劉明明;劉鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-03-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于原型記憶引導(dǎo)的自監(jiān)督工業(yè)缺陷檢測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了基于原型記憶引導(dǎo)的自監(jiān)督工業(yè)缺陷檢測(cè)方法，涉及工業(yè)缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括基于顯著性檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)獲得輸入圖像O的前景掩膜F，利用柏林噪聲器生成輸入圖像O的隨機(jī)噪聲P，利用前景掩膜F將隨機(jī)噪聲P約束在前景區(qū)域獲得掩膜圖像M，利用掩膜圖像M和分布外圖像A合成缺陷圖像S；利用教師?學(xué)生網(wǎng)絡(luò)提取輸入圖像O和缺陷圖像S的特征，并獲取特征之間逐像素相似度Fts。利用原型記憶機(jī)制增強(qiáng)模型對(duì)邏輯缺陷與正常圖像差異性的判別能力，提高模型對(duì)邏輯缺陷的檢測(cè)性能，針對(duì)傳統(tǒng)教師?學(xué)生網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的過(guò)檢測(cè)問(wèn)題，使用顯著性檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)和柏林噪聲合成缺陷圖像，提升合成圖像與真實(shí)缺陷圖像的分布一致性。

本發(fā)明授權(quán)基于原型記憶引導(dǎo)的自監(jiān)督工業(yè)缺陷檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于原型記憶引導(dǎo)的自監(jiān)督工業(yè)缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，包括： 步驟S100，基于顯著性檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)獲得輸入圖像O的前景掩膜F，利用柏林噪聲器生成輸入圖像O的隨機(jī)噪聲P，利用前景掩膜F將隨機(jī)噪聲P約束在前景區(qū)域獲得掩膜圖像M，利用掩膜圖像M和分布外圖像A合成缺陷圖像S； 步驟S200，利用教師-學(xué)生網(wǎng)絡(luò)提取輸入圖像O和缺陷圖像S的特征，并獲取特征之間逐像素相似度Fts； 步驟S300，基于平均記憶模塊AMM提取輸入圖像O的原型特征，計(jì)算原型特征與缺陷特征的逐像素相似度向量Fmt； 步驟S400，對(duì)逐像素相似度Fts和Fmt進(jìn)行多尺度判別后通過(guò)FocalLoss和L1Loss損失函數(shù)共同進(jìn)行優(yōu)化； 步驟S200中將合成的缺陷圖像S輸入學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，并將合成的缺陷圖像S所對(duì)應(yīng)的輸入圖像O輸入教師網(wǎng)絡(luò)，所述學(xué)生網(wǎng)絡(luò)通過(guò)余弦相似度匹配教師網(wǎng)絡(luò)提取的輸入圖像O的特征，對(duì)所述特征進(jìn)行重建，并對(duì)缺陷特征進(jìn)行修復(fù)，其中： , , 其中，表示教師網(wǎng)絡(luò)提取的第i層特征，表示學(xué)生網(wǎng)絡(luò)提取的第i層特征，h∈[1,Hi]，w∈[1,Wi]，Hi表示第i層特征的高度，Wi表示第i層特征的寬度，i∈[1,3]，Ci表示通道數(shù)，表示沿通道維度計(jì)算余弦相似度獲得的二維缺陷分?jǐn)?shù)圖，Lcos表示優(yōu)化學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)； 步驟S400中優(yōu)化的具體過(guò)程為： 教師-學(xué)生網(wǎng)絡(luò)通過(guò)分割網(wǎng)絡(luò)對(duì)Fts進(jìn)行多尺度判別； 分割網(wǎng)絡(luò)包括殘差塊、空洞空間金字塔池化模塊和分割頭，最終通過(guò)FocalLoss和L1Loss損失函數(shù)共同進(jìn)行優(yōu)化，將分割網(wǎng)絡(luò)的輸出記為P1，缺陷掩膜Mask通過(guò)雙線(xiàn)性插值上采樣到與P1同一尺度，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為： , , , , 其中，，，H1表示分割結(jié)果P1的高度，W1表示分割結(jié)果P1的寬度，表示分割結(jié)果P1的一個(gè)像素值，表示FocalLoss的計(jì)算結(jié)果，表示L1Loss的計(jì)算結(jié)果，表示教師-學(xué)生分割網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化損失，表示控制聚焦系數(shù)的超參數(shù)，和表示損失權(quán)重超參數(shù)。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù)，可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國(guó)礦業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：221116 江蘇省徐州市南郊翟山；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(huà)0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。