发明专利 已授权

一种基于可微分神经架构搜索的表面缺陷检测方法

📄 申请号:CN202310733957.6 📄 发布日:2026/04/10

著录项目信息

申请日
2023-06-20
公开号
CN117173091B
公开日
2025-12-12
申请人
湖南科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

工业质检, 表面缺陷检测, 智能制造, 质量控制, 自动化检测

摘要

本发明公开了一种基于可微分神经架构搜索的表面缺陷检测方法,方法包括:集合若干个神经网络架构基础组件得到搜索空间,将该搜索空间中所有神经网络架构基础组件通过权重共享生成超网络;构建表面缺陷数据集;采取梯度下降的方法,联合优化架构参数和网络内部权重从超网络中搜索出最优的子网络架构cell;将最优子网络架构cell堆叠成网络,使用缺陷数据集对其进行训练和评估测试,得到最优模型完成具体场景的表面缺陷检测任务;本发明使用可微分搜索技术完成了表面缺陷检测中关键模型设计的任务,从而解决了表面缺陷检测领域中训练样本短缺的关键问题,并同时拥更强的特征学习能力,可以更好的适用于不同的缺陷检测场景。

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这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN117173091B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
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