买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉厦门大学嘉庚学院申请的专利基于循环生成对抗网络和结构相似性的缺陷检测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：CN114841992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202210608742.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于循环生成对抗网络和结构相似性的缺陷检测方法是由郭一晶;钟林威;邱义;詹俦军;温宗恒设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于循环生成对抗网络和结构相似性的缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于循环生成对抗网络和结构相似性的缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取缺陷图片并预处理，作为训练数据集；步骤S2:构建CycleGAN模型，并基于训练数据集训练，得到一个将缺陷图片映射为无缺陷图片的模型；步骤S3:将待检测图片输入训练后的CycleGAN模型，使用结构相似性算法对比原图和修复图的差异，获取差异二值图；步骤S4:对差异二值图进行连通域降噪和形态学处理，原始图像存在缺陷，则该二值图中白色区域即为提取出的缺陷形状。本发明检测精度高、对复杂纹理表面鲁棒性高、能够准确检测细小缺陷等优势。

本发明授权基于循环生成对抗网络和结构相似性的缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于循环生成对抗网络和结构相似性的缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1:获取缺陷图片并预处理，作为训练数据集； 步骤S2:构建CycleGAN模型，并基于训练数据集训练，得到一个将缺陷图片映射为无缺陷图片的模型； 步骤S3:将待检测图片输入训练后的CycleGAN模型，使用结构相似性算法对比原图和修复图的差异，获取差异二值图； 步骤S4:对差异二值图进行连通域降噪和形态学处理，原始图像存在缺陷，则该二值图中白色区域即为提取出的缺陷形状； 所述CycleGAN模型包括正-负生成器、负-正的生成器、正样本判别器和负样本判别器； 所述生成器采用下采样+残差块+上采样的结构，并在输入图像下采样至256通道后加入两个Involution块，分别位于残差块的两端； 所述结构相似性算法，具体为： 定义三个对比函数：亮度对比函数lx,y、对比度对比函数cx,y、结构对比函数sx,y： 其中μx、σx、σxy分别表示x的均值、x的方差、x和y的协方差； 设C3＝C22，则SSIM指数函数表示为： 上述公式中，均值、方差和协方差的计算都在滑窗内的局部区域完成，并且逐像素的遍历整幅图片最后全局的SSIM得分为所有滑窗内局部区域得分的平均值。

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厦门大学嘉庚学院，其通讯地址为：363105 福建省漳州市龙海市经济开发区；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。