发明专利已授权

一种基于双阶段生成对抗网络的缺陷检测方法及系统

📄 申请号：CN202411507405.4 📄 发布日：2026/04/28

著录项目信息

申请日

2024-10-28

公开号

CN119693295B

公开日

2025-11-25

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06N3_0475 , G06N3_094 , G06T7_40 ,

技术画像

所属领域

生成对抗网络生成对抗网络缺陷检测深度学习

应用场景

工业质检, 表面缺陷检测, 智能制造, 质量检测

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摘要

本发明公开了一种基于双阶段生成对抗网络的缺陷检测方法及系统。包括以下步骤：获取缺陷样本和良品样本数据集，标注缺陷样本使其成为缺陷掩码样本；利用缺陷掩码样本训练BayesGAN缺陷掩码生成网络；利用非缺陷纹理提取网络获取良品样本的特征图并计算其风格条件格拉姆矩阵；利用良品样本的风格条件格拉姆矩阵，缺陷样本以及缺陷掩码样本训练掩码驱动的缺陷生成网络；利用训练好的两个生成网络的生成器的输出对基于分割决策的缺陷检测网络进行训练；将待检测的样本输入所述缺陷检测网络，输出缺陷检测结果。本发明提出双阶段生成对抗网络来生成缺陷样本，为缺陷检测模型提供的大量含有标注的训练数据，无需人工后期标注。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

用于建筑施工现场的清扫回收机器人

当前第 / 件

一种基于特征聚焦细化的表面缺陷检测方法和系统

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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