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龍圖騰網獲悉季華實驗室申請的專利一種缺陷檢測方法、裝置及設備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：CN119832304B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202411883147.X，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種缺陷檢測方法、裝置及設備是由安寧;秦燕亮;李義;陳培培;李宣令設計研發完成，并于2024-12-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種缺陷檢測方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本發明涉及計算機視覺技術領域，具體涉及一種缺陷檢測方法、裝置及設備，本發明通過獲取歷史缺陷樣本集及擴充集生成第一缺陷樣本集，涵蓋更多缺陷情況，提升模型對復雜缺陷適應力；其次，利用深度卷積神經網絡模型等預處理并生成MicroLED缺陷檢測模型，提高檢測精度，準確標注分類相似缺陷，保障檢測結果可靠；再者，自動化樣本集生成與模型優化節省時間精力，模型能夠快速準確地助力生產決策；最后，該模型利于提升生產決策質量、推動科技創新，助力解決生產問題，保障工業可持續發展。

本發明授權一種缺陷檢測方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種缺陷檢測方法，其特征在于，包括： 從數據庫中獲取歷史缺陷樣本集，采用數據增強方法對歷史缺陷樣本集進行數據擴充，以得到第一擴充樣本集； 根據歷史缺陷樣本集和第一擴充樣本集生成第一缺陷樣本集； 通過預設的深度卷積神經網絡模型對第一缺陷樣本集進行預處理，以得到第二缺陷樣本集和第三缺陷樣本集； 根據第一缺陷樣本集、第二缺陷樣本集、第三缺陷樣本集和預設條件構建得到MicroLED缺陷檢測模型； 獲取實時缺陷樣本集，并根據MicroLED缺陷檢測模型對實時缺陷樣本集進行預測，以得到預測結果； 根據預設的深度卷積神經網絡模型構建得到原始深度學習模型； 根據第一缺陷樣本集對原始深度學習模型進行訓練，以得到第一深度學習模型； 通過第一深度學習模型對第一缺陷樣本集進行標注分割處理，得到第二缺陷樣本集； 對第二缺陷樣本集進行微觀缺陷標注，以得到第三缺陷樣本集； 根據預設的第一比例從第一缺陷樣本集獲取第一待標注數據集； 對第一待標注數據集進行缺陷分區標注，以得到第一標注數據集和標簽數據； 基于第一標注數據集和標簽數據對深度卷積神經網絡模型進行訓練，以得到第一深度學習模型； 根據預設的第二比例從第一缺陷樣本集獲取第二待標注數據集； 基于第一深度學習模型對第二待標注數據集進行標注，以得到第二標注數據集； 根據第二標注數據集獲取第二ROI區域； 根據第一標注數據集獲取第一ROI區域； 基于第一深度學習模型、第一ROI區域和第二ROI區域對第一缺陷樣本集進行分割操作，以得到第二缺陷樣本集。

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季華實驗室，其通訊地址為：528200 廣東省佛山市南海區桂城街道環島南路28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”。