中南大学范盛雄获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学申请的专利工业缺陷图像生成方法、终端设备及存储介质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：CN120931643B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511456723.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权工业缺陷图像生成方法、终端设备及存储介质是由范盛雄;郭克华;吴争;刘超设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本工业缺陷图像生成方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业缺陷图像生成方法、终端设备及存储介质，采集工业产品的合格样本图像和真实缺陷图像，利用所述合格样本图像和真实缺陷图像构建训练集；将所述训练集作为AG‑GAN网络模型的输入，训练所述AG‑GAN网络模型，得到图像生成模型。本发明能够准确识别罕见缺陷，大大提高了产品质量检测的可靠性。
本发明授权工业缺陷图像生成方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工业缺陷图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集工业产品的合格样本图像和真实缺陷图像，利用所述合格样本图像和真实缺陷图像构建训练集； S2、将所述训练集作为AG-GAN网络模型的输入，训练所述AG-GAN网络模型，得到图像生成模型； 其中，所述AG-GAN网络模型包括： 生成器，用于提取输入的合格样本图像的多尺度特征图，并利用所述多尺度特征图，在注意力引导模块的引导下，生成缺陷图像； 判别器，用于将真实缺陷图像和生成的缺陷图像划分为多个子区域，并获取每个所述子区域的真实性概率； 所述AG-GAN网络模型的损失函数包括生成损失与判别损失，分别定义如下： ； ； 其中，为对抗损失，为注意力引导损失，为语义特征L1损失，为物理形态约束损失，λ1、λ2、λ3为权重系数，为Wasserstein距离形式的对抗损失，为梯度惩罚项，为梯度惩罚项的权重，DGz表示判别器在输入生成缺陷图像Gz时计算得到的真实性概率分布，DR表示判别器在输入真实缺陷图像R时计算得到的真实性概率分布，E[·]表示对样本空间的期望运算。
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