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龍圖騰網獲悉凌云光技術股份有限公司申請的專利一種用于深度學習任務的缺陷生成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115760788B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211466558.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種用于深度學習任務的缺陷生成方法是由胡凱;彭斌;楊藝設計研發完成，并于2022-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于深度學習任務的缺陷生成方法在說明書摘要公布了：本申請提供一種用于深度學習任務的缺陷生成方法，所述方法包括：根據缺陷樣本，獲取缺陷圖像，所述缺陷圖像為缺陷樣本內部包含缺陷的矩形區域；根據預設數量的缺陷樣本對應的所述缺陷圖像，構建缺陷樣本庫；在所述缺陷樣本庫中提取至少一個缺陷圖像作為目標圖像；根據深度學習任務類型和變換條件將所述目標圖像，注入預設的所述背景圖像中，生成變換后的圖像；根據所述變換后的圖像，生成對應任務圖像和標注文件。本申請提供的缺陷生成方法以解決在缺陷樣本和正常樣本的數量不均衡時，深度學習訓練非常困難，導致缺陷檢測效果較差的問題。

本發明授權一種用于深度學習任務的缺陷生成方法在權利要求書中公布了：1.一種用于深度學習任務的缺陷生成方法，其特征在于，包括： 根據缺陷樣本，獲取缺陷圖像，所述缺陷圖像為缺陷樣本內部包含缺陷的矩形區域； 根據缺陷樣本，獲取缺陷圖像的步驟包括： 在所述缺陷樣本中生成局部區域小圖，所述局部區域小圖為矩形區域，且矩形區域中包含缺陷； 在所述局部區域小圖上繪制缺陷外輪廓，生成大小相同的缺陷圖像以及掩模圖像； 根據所述缺陷圖像外輪廓，生成所述缺陷外輪廓的最小外接矩形； 對所述最小外接矩形四周外擴，將外擴后的矩形區域作為缺陷圖像； 根據預設數量的缺陷樣本對應的所述缺陷圖像，構建缺陷樣本庫； 在所述缺陷樣本庫中提取至少一個缺陷圖像作為目標圖像； 根據深度學習任務類型和變換條件將所述目標圖像，注入預設的背景圖像中，生成變換后的圖像，包括： 根據所述變換條件，生成初始變換列表； 對所述初始變換列表設置概率或調整變換順序，生成變換列表； 根據所述變換列表的順序，對背景圖像以及目標圖像進行變換； 所述變換條件包括：水平鏡像變換、垂直鏡像變換、特殊角度旋轉變換、仿射變換、亮度變換、對比度變換、模糊變換、噪聲變換以及銳化變換中的至少一種，每個所述變換條件包含一個幅度和一個概率； 根據所述變換后的圖像，生成對應任務圖像和標注文件。

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