广州大学彭凌西获国家专利权
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龙图腾网获悉广州大学申请的专利少样本工业图像缺陷检测模型构建方法、系统及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114782391B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210475852.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权少样本工业图像缺陷检测模型构建方法、系统及装置是由彭凌西;谢翔;彭绍湖;林煜桐;林焕然设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本少样本工业图像缺陷检测模型构建方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了少样本工业图像缺陷检测模型构建方法、系统及装置，包括：将工业图像数据集划分为训练集和测试集；对训练集和测试集进行预处理，增强图像对比度；对预处理后的训练集进行随机竖直翻转和水平翻转，得到训练样本数据；将训练样本数据输入分割网络进行训练，完成检测模型的第一步构建；将掩膜图进行校正得到工业图像缺陷区域，完成检测模型的第二步构建；将所述掩膜图与所述工业图像缺陷区域进行拼接，得到一个双通道的特征图，将所述双通道特征图输入决策网络进行训练，完成检测模型的第三步构建；根据测试集不同缺陷类型的工业图像的有无缺陷分类结果对检测模型进行评价。本发明可以提高缺陷图像的检测精度和速度，并对构建模型评价。
本发明授权少样本工业图像缺陷检测模型构建方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分割的少样本工业图像缺陷检测模型构建方法，其特征在于，包括： S1、获取工业图像数据集，将工业图像数据集划分为训练集和测试集； S2、对训练集和测试集进行预处理，增强图像对比度； S3、对预处理后的训练集进行随机竖直翻转和水平翻转，得到训练样本数据； S4、将训练样本数据输入分割网络进行训练，训练完成得到掩膜图，完成检测模型的第一步构建； S5、将掩膜图进行校正得到工业图像缺陷区域，完成检测模型的第二步构建； S6、将所述掩膜图与所述工业图像缺陷区域进行拼接，得到一个双通道的特征图，将所述双通道特征图输入决策网络进行训练，训练完成得到训练集不同缺陷类型工业图像的缺陷概率，根据缺陷概率判断训练集工业图像是否缺陷，完成检测模型的第三步构建； S7、将预处理后的测试集输入检测模型得到测试集的有无缺陷分类结果，根据相关评价指标对检测模型进行评价。
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