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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种工业缺陷检测方法及系统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：CN116580014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310570502.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种工业缺陷检测方法及系统是由沈卫明;姜雨欣;曹云康设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业缺陷检测方法及系统，属于工业图像处理技术领域，提供了一种基于图像级别和特征级别掩码策略的正常特征重构模型，可以根据异常特征重构出正常特征；在图像级别掩码策略中，从正常工业图像和基于正常图像构建的异常工业图像中提取正常和异常特征，分别作为输入信号和监督信号；输入信号和监督信号的不同促进了模型对全局信息的学习，以指导异常区域的重构。在特征级别掩码策略中，对融合压缩后的异常特征图进行特征提取后，随机掩盖掉所得的特征图的部分特征，然后对缺失部分进行重构，以强调像素间的局部相关性，有利于图像细粒度重构。两种掩码策略的应用能成功解决过泛化问题，工业缺陷检测的准确率较高。

本发明授权一种工业缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工业缺陷检测方法，其特征在于，包括：对待检测的工业图像进行N层特征提取，得到的N层原始特征图后，输入到正常特征重构模型中，得到的N层正常特征图；比较的N层原始特征图与N层正常特征图之间的差异，若差异值大于预设阈值时，则判定存在工业缺陷；否则，判定不存在工业缺陷； 其中，；所述正常特征重构模型采用以下方式训练得到： 对训练样本集中的每一对正常工业图像和基于所构建的相同大小的异常工业图像分别进行N层特征提取，得到的N层正常特征图，以及的N层异常特征图； 将的N层异常特征图输入到所述正常特征重构模型中，所述正常特征重构模型将的N层异常特征图按通道进行融合后，进行压缩，得到异常特征图；对进行N层特征提取后，对的每一层特征图进行随机掩码处理，得到N个残缺特征图；分别对每一个残缺特征图中的缺失像素进行重构，从而得到的N层正常特征图；的每一层正常特征图与其对应层的异常特征图的大小相同； 通过最小化与的对应层正常特征图之间的差异之和，以对所述正常特征重构模型中的参数进行训练。

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