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龍圖騰網(wǎng)獲悉全芯智造技術(shù)有限公司申請的專利用于檢測缺陷的方法、設(shè)備和計算機可讀存儲介質(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)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113269255B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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?zhí)?專利號為：202110580668.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)用于檢測缺陷的方法、設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì)是由請求不公布姓名設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-05-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本用于檢測缺陷的方法、設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：根據(jù)本公開的示例實施例，提供了用于檢測缺陷的方法、設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì)。在接收到將要用于訓(xùn)練缺陷檢測模型的候選圖像集后，從已用于訓(xùn)練缺陷檢測模型的歷史圖像集中選擇一組歷史圖像。候選圖像集和歷史圖像集中的圖像包括與圖像中的對象有關(guān)的缺陷。從候選圖像集中確定一組代表性圖像。代表性圖像能夠反映候選圖像集中的多個不同圖像的圖像特征。然后，至少基于所選擇的一組歷史圖像和一組代表性圖像，訓(xùn)練缺陷檢測模型。經(jīng)訓(xùn)練的缺陷檢測模型用于檢測與待檢測圖像中的對象有關(guān)的缺陷。本公開的實施例能夠加速缺陷檢測模型的增量訓(xùn)練。

本發(fā)明授權(quán)用于檢測缺陷的方法、設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種訓(xùn)練缺陷檢測模型的方法，包括： 響應(yīng)于接收到將要用于訓(xùn)練所述缺陷檢測模型的候選圖像集，從已用于訓(xùn)練所述缺陷檢測模型的歷史圖像集中選擇一組歷史圖像，所述候選圖像集和所述歷史圖像集中的圖像包括與圖像中的對象有關(guān)的缺陷； 從所述候選圖像集中確定一組代表性圖像，所述一組代表性圖像中的每個圖像反映所述候選圖像集中的多個不同圖像的圖像特征；以及 至少基于所述一組歷史圖像和所述一組代表性圖像，訓(xùn)練所述缺陷檢測模型，以用于檢測與待檢測圖像中的對象有關(guān)的缺陷， 其中從所述候選圖像集中確定所述一組代表性圖像包括： 基于所述候選圖像集中的每個候選圖像的圖像特征，將所述候選圖像集劃分成候選圖像的多個分組；以及 從所述多個分組中的每個分組中選擇至少一個候選圖像以組合成所述一組代表性圖像， 其中從每個分組中所選擇的候選圖像的數(shù)目與相應(yīng)分組中的候選圖像的數(shù)目有關(guān)。

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