天津工业大学;菲特(天津)检测技术有限公司杨帅获国家专利权
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龙图腾网获悉天津工业大学;菲特(天津)检测技术有限公司申请的专利一种基于参考图像引导的工业品缺陷样本可控生成方法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：CN120495301B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510985661.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于参考图像引导的工业品缺陷样本可控生成方法是由杨帅;陈立名;缪郑雨;柯永振;田楷;王凯;胡江洪设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于参考图像引导的工业品缺陷样本可控生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于参考图像引导的工业品缺陷样本可控生成方法，通过参考缺陷处理模块和参考缺陷特征编码模块提取参考缺陷的样式信息，并作为去噪UNet的引导信息；使用缺陷位置及细节处理模块和缺陷位置及细节编码模块生成去噪UNet的另一部分引导信息；构建一种基于Gram矩阵的缺陷样式损失函数并训练模型；在推理阶段，根据用户输入的缺陷强度参数，使用训练后的模型，从随机噪声中通过逐步去噪，在给定区域生成指定强度的与参考缺陷类似的图像，并在背景区域保持与输入的背景图像一致。本发明使用缺陷图像引导，根据输入的缺陷强度控制参数，生成多样化的缺陷样本，从而为缺陷检测模型训练提供更加丰富和贴近真实缺陷图像的数据样本。
本发明授权一种基于参考图像引导的工业品缺陷样本可控生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参考图像引导的工业品缺陷样本可控生成方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、通过参考缺陷处理模块对输入的缺陷图像进行仿射变换，生成多样化的参考缺陷图像； 步骤2、使用参考缺陷特征编码模块提取参考缺陷图像的样式信息，并将其注入到去噪UNet的交叉注意力模块中作为缺陷生成的引导信息； 步骤3、通过缺陷位置及细节处理模块提取缺陷的边缘细节信息，生成缺陷的细节引导图像； 步骤4、使用缺陷位置及细节编码模块对缺陷的细节引导图像进行编码，生成去噪UNet的另一部分引导信息； 步骤5、构建一种基于Gram矩阵的缺陷样式损失函数并训练模型； 步骤6、根据用户输入的缺陷强度参数、背景图像和待生成缺陷的位置，从随机噪声中逐步去噪，并在背景区域保持与输入背景图像一致，生成最终的缺陷图像。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津工业大学;菲特(天津)检测技术有限公司，其通讯地址为：300387 天津市西青区宾水西道399号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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