发明专利已授权

一种缺陷检测网络模型训练方法、系统及缺陷检测方法

📄 申请号：CN202310299739.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-03-20

公开号

CN116309496B

公开日

2025-12-12

申请人

浙江工业大学

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_0464 , G06N3_08 , G06V10_40 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06V10_74 , G06T11_00 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习计算机视觉图像识别

应用场景

工业质检, 智能制造, 表面缺陷检测, 产品质量检测, 自动化视觉检测

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及缺陷检测领域，提出一种缺陷检测网络模型训练方法、系统及缺陷检测方法，其中训练方法包括：S1，采集无缺陷图片样本集；S2，通过差分编码器对无缺陷图片进行编码，以得到差分编码图片；S3，通过生成器对差分编码图片进行重构，以得到重构图片；S4，通过判别器判别重构图片是否为无缺陷图片；S5，重复迭代步骤S2‑S4，并计算相应损失函数以对差分编码器、生成器、判别器进行训练，直至判别器判别结果在预设次数内均为无缺陷图片，进而得到包括训练后的差分编码器、生成器的缺陷检测网络模型。通过差分编码器和生成器的组合使训练后的网络模型更加稳定，不易发生模式崩塌，泛化能力弱，使缺陷检测效率提升，缺陷定位更加精准。

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

基于测信道信息的深度神经网络黑盒对抗样本生成方法及系统

当前第 / 件

一种水平规则双粗糙度表面重液滴接触角滞后的计算方法

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

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：18 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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