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龙图腾网获悉元始智能科技(南通)有限公司申请的专利融合目标检测模型和图像分割模型的缺陷识别方法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：CN116363064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310152888.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权融合目标检测模型和图像分割模型的缺陷识别方法及装置是由袁烨;张永;兰儒恺;王茂霖;何志超设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合目标检测模型和图像分割模型的缺陷识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合目标检测模型和图像分割模型的缺陷识别方法及装置，其中方法包括：获取待检测设备的表面图像；将待检测设备的表面图像输入至目标检测模型，得到待检测设备的缺陷检测结果；将待检测设备的表面图像输入至图像分割模型，得到待检测设备的缺陷分割结果；根据缺陷检测结果和缺陷分割结果，获取待检测设备的缺陷识别结果；目标检测模型是根据样本设备的表面图像以及样本设备的缺陷检测标签进行训练得到的，图像分割模型是根据样本设备的表面图像以及样本设备的缺陷分割标签进行训练得到的。本发明实现利用计算机视觉高效准确地进行设备瑕疵检测工作，降低设备瑕疵检测的误差，提高检测精度，节约人力资源。

本发明授权融合目标检测模型和图像分割模型的缺陷识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融合目标检测模型和图像分割模型的缺陷识别方法，其特征在于，包括： 获取待检测设备的表面图像； 将所述待检测设备的表面图像输入至目标检测模型，得到所述待检测设备的缺陷检测结果； 将所述待检测设备的表面图像输入至图像分割模型，得到所述待检测设备的缺陷分割结果； 根据所述缺陷检测结果和所述缺陷分割结果，获取所述待检测设备的缺陷识别结果，包括： 对所述缺陷检测结果进行非极大抑制处理，并在处理后的缺陷检测结果中获取交并比大于预设阈值的缺陷检测框；所述缺陷检测框为检测到的缺陷区域所在的边界框； 在所述缺陷分割结果中获取交并比大于所述预设阈值的缺陷分割框；所述缺陷分割框为分割到的缺陷区域所在的边界框； 根据所述缺陷检测框对应的置信度和所述缺陷分割框对应的置信度，获取所述缺陷识别结果； 所述目标检测模型是根据样本设备的表面图像以及所述样本设备的缺陷检测标签对初始目标检测模型进行训练得到的，所述图像分割模型是根据所述样本设备的表面图像以及所述样本设备的缺陷分割标签对初始图像分割模型进行训练得到的； 所述初始目标检测模型基于PP-YOLOE检测模型构建得到，所述初始图像分割模型基于改进后U-Net++模型构建得到，所述改进后U-Net++模型通过将U-Net++模型的第一层卷积网络结构替换为可变形卷积结构得到。

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