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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于双阶段生成对抗网络的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：CN119693295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411507405.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于双阶段生成对抗网络的缺陷检测方法及系统是由许亮;张洪设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双阶段生成对抗网络的缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双阶段生成对抗网络的缺陷检测方法及系统。包括以下步骤：获取缺陷样本和良品样本数据集，标注缺陷样本使其成为缺陷掩码样本；利用缺陷掩码样本训练BayesGAN缺陷掩码生成网络；利用非缺陷纹理提取网络获取良品样本的特征图并计算其风格条件格拉姆矩阵；利用良品样本的风格条件格拉姆矩阵，缺陷样本以及缺陷掩码样本训练掩码驱动的缺陷生成网络；利用训练好的两个生成网络的生成器的输出对基于分割决策的缺陷检测网络进行训练；将待检测的样本输入所述缺陷检测网络，输出缺陷检测结果。本发明提出双阶段生成对抗网络来生成缺陷样本，为缺陷检测模型提供的大量含有标注的训练数据，无需人工后期标注。

本发明授权一种基于双阶段生成对抗网络的缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双阶段生成对抗网络的缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取数据集，数据集包括缺陷样本和良品样本，标注缺陷样本并为其打上缺陷掩码，使其成为缺陷掩码样本； 利用缺陷掩码样本训练BayesGAN缺陷掩码生成网络，所述网络包含协同训练的第一生成器和第一鉴别器； 利用预设的非缺陷纹理提取网络获取良品样本的特征图并计算其风格条件格拉姆矩阵； 利用良品样本的风格条件格拉姆矩阵，缺陷样本以及缺陷掩码样本训练掩码驱动的缺陷生成网络，所述网络包含协同训练的第二生成器和第二鉴别器； 利用训练好的第一生成器和第二生成器生成带有标注信息的缺陷样本，将所述缺陷补充到数据集中，利用补充后的数据集训练基于分割决策的缺陷检测网络； 将待检测的样本输入所述缺陷检测网络，输出缺陷检测结果； 所述训练基于分割决策的缺陷检测网络的步骤为： 随机采样固定批次的服从高斯分布的噪声，经过训练好的第一生成器生成缺陷几何掩码，再经过训练好的第二生成器生成缺陷图片，将生成缺陷几何掩码、生成缺陷图片和原始图片输入预设共享网络，输出高层特征图； 将提取到的特征图输入预设分割网络，输出缺陷分割热图，联合高层特征图输入预设分类网络，输出特征图； 将分割网络的缺陷分割热图进行全局平均池化后与所述分类网络的输出特征图融合，经过全连接层和预设函数输出表征整幅图片中存在缺陷的概率，计算损失函数并更新网络参数，损失函数L定义为： 其中C为类别数，x为检测样本，pxi为检测样本为i类的概率，qxi为检测样本被预测为i类的概率。

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