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龍圖騰網獲悉廣東工業大學申請的專利一種基于知識蒸餾的工業圖像異常檢測方法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：CN117036266B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202310958108.0，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于知識蒸餾的工業圖像異常檢測方法及系統是由任志剛;黃梓豪設計研發完成，并于2023-07-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于知識蒸餾的工業圖像異常檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及異常檢測技術領域，更具體地，涉及一種基于知識蒸餾的工業圖像異常檢測方法及系統，包括以下步驟：將所述源域數據集輸入教師網絡進行訓練優化，獲得完成優化的教師網絡并對其進行凍結；構建下采樣學生網絡和上采樣學生網絡，由凍結的教師網絡、所述下采樣學生網絡和所述上采樣學生網絡構成雙分支知識蒸餾網絡；將所述工業數據集輸入所述雙分支知識蒸餾網絡，通過最小化異常檢測損失函數輸出的函數值，獲得完成優化的雙分支知識蒸餾網絡；將待檢測圖像輸入至完成優化的雙分支知識蒸餾網絡，通過異常檢測得分函數計算待檢測圖像的異常得分，若所述異常得分小于預設值，則判定待檢測圖像為正常圖像，否則，判定待檢測圖像為異常圖像。

本發明授權一種基于知識蒸餾的工業圖像異常檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于知識蒸餾的工業圖像異常檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：采集若干已知標簽的源域圖像和若干工業圖像并進行預處理，分別組成源域數據集和工業數據集； S2：將所述源域數據集輸入教師網絡進行訓練優化，獲得完成優化的教師網絡并對其進行凍結； S3：構建下采樣學生網絡和上采樣學生網絡，由凍結的教師網絡、所述下采樣學生網絡和所述上采樣學生網絡構成雙分支知識蒸餾網絡；其中，雙分支由凍結的教師網絡與下采樣學生網絡，以及凍結的教師網絡與上采樣學生網絡構成； S4：將所述工業數據集輸入所述雙分支知識蒸餾網絡，并根據所述雙分支知識蒸餾網絡輸出的第一教師特征、第一下采樣特征和第一上采樣特征確定所述雙分支知識蒸餾網絡的異常檢測損失函數Loss和異常檢測得分函數Score；通過最小化所述異常檢測損失函數Loss輸出的損失值，獲得完成優化的雙分支知識蒸餾網絡； S5：將待檢測圖像輸入至完成優化的雙分支知識蒸餾網絡，通過所述異常檢測得分函數Score計算待檢測圖像的異常得分，若所述異常得分小于預設值，則判定待檢測圖像為正常圖像，否則，判定待檢測圖像為異常圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東工業大學，其通訊地址為：510080 廣東省廣州市越秀區東風東路729號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。