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龍圖騰網獲悉杭州?？低晹底旨夹g股份有限公司申請的專利表面缺陷檢測方法、裝置及系統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：CN114648480B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202011495050.3，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權表面缺陷檢測方法、裝置及系統是由張營營;鐘巧勇;謝迪;浦世亮設計研發完成，并于2020-12-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本表面缺陷檢測方法、裝置及系統在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了一種表面缺陷檢測方法、裝置及系統，屬于深度學習技術領域。在本申請實施例中，如果通過神經網絡缺陷分割模型檢測確定待檢測圖像中不存在已知缺陷類別的表面缺陷，那么通過神經網絡缺陷特征提取模型來提取待檢測圖像的圖像特征，得到待對比特征，如果待對比特征與正常數據表示特征之間的相似度較小，則確定待檢測圖像中存在未知缺陷類別的表面缺陷，也即是，本方案能夠檢測未知缺陷類別的表面缺陷，提高了檢測的精準度。

本發明授權表面缺陷檢測方法、裝置及系統在權利要求書中公布了：1.一種表面缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取多個第二樣本圖像，所述多個第二樣本圖像無表面缺陷； 將所述多個第二樣本圖像輸入神經網絡缺陷特征提取模型，輸出所述多個第二樣本圖像的圖像特征； 對所述多個第二樣本圖像的圖像特征進行聚類，得到多組正常數據特征； 從所述多組正常數據特征中的每組正常數據特征中選擇至少一個圖像特征，得到正常數據表示特征，所述正常數據表示特征以正常數據特征矩陣表示； 獲取待檢測圖像； 將所述待檢測圖像輸入神經網絡缺陷分割模型，輸出第一檢測結果，所述神經網絡缺陷分割模型用于檢測已知缺陷類別的表面缺陷，所述第一檢測結果以與所述待檢測圖像大小相同的矩陣表示； 如果所述第一檢測結果為非全零矩陣，則確定所述待檢測圖像存在已知缺陷類別的表面缺陷，基于所述第一檢測結果中非零的元素所在的位置以及數值，確定所述待檢測圖像中存在的表面缺陷的缺陷類別以及缺陷位置； 如果所述第一檢測結果為全零矩陣，則確定所述待檢測圖像不存在所述已知缺陷類別的表面缺陷，將所述待檢測圖像輸入所述神經網絡缺陷特征提取模型，輸出待對比特征，所述待對比特征為所述待檢測圖像的圖像特征，所述待對比特征以待對比特征矩陣表示； 確定所述待對比特征與所述正常數據表示特征包括的一個或多個圖像特征之間的相似度，得到一個或多個相似度； 如果所述一個或多個相似度中的至少一個相似度小于相似度閾值，或者，如果所述一個或多個相似度的平均值小于相似度閾值，則確定所述待檢測圖像存在未知缺陷類別的表面缺陷； 確定缺陷特征位置，所述缺陷特征位置是指所述待對比特征矩陣的元素中與所述正常數據特征矩陣中相同位置的元素之間的相似度小于所述相似度閾值的元素位置； 根據圖像特征矩陣與圖像像素矩陣之間的映射關系，從所述待檢測圖像對應的圖像像素矩陣中，確定與所述缺陷特征位置對應的圖像像素位置，作為所述待檢測圖像中存在的表面缺陷的缺陷位置。

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