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龙图腾网获悉中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))申请的专利图像样本生成方法、装置、计算机设备和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：CN117253109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202311333430.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像样本生成方法、装置、计算机设备和存储介质是由李泉洲;胡宁;蒋诗新;陈冰泉;刘振国;周航设计研发完成，并于2023-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像样本生成方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像样本生成方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：基于网络模型完成缺陷图像样本集中图像样本的特征的提取，形成图像特征向量。然后根据产品缺陷的判定规则，制定基于语义的判别规范，形成产品缺陷的语义描述特征向量，并与图像特征向量进行融合，通过判别器和生成器对特征数据进行训练，实现目标缺陷类型的图像样本的生成。基于缺陷类型的语义描述特征的提取和融合，提高缺陷图像的缺陷特征识别精确度；通过融合语义描述特征，训练生成器以及判别器模型，对小样本产品的缺陷图像样本进行扩充，能够提高缺陷实时识别的效率以及准确性。

本发明授权图像样本生成方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像样本生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取缺陷图像样本集，根据所述缺陷图像样本集中每一图像样本的缺陷类型，确定目标缺陷类型以及对应的至少一个目标缺陷图像样本； 获取待训练生成器生成的随机图像样本集，根据所述随机图像样本集以及所述至少一个目标缺陷图像样本中每一图像样本的图像数据，确定每一图像样本的图像特征向量； 将所述随机图像样本集和所述至少一个目标缺陷图像样本中每一图像样本的图像特征向量输入至第一判别器中，得到所述第一判别器的第一损失函数值，基于所述第一损失函数值对所述待训练生成器以及所述第一判别器进行第一次训练，得到符合预设条件的随机图像样本集、第一次训练后的待训练生成器以及第一判别器； 获取所述符合预设条件的随机图像样本集和所述缺陷图像样本集中每一图像样本的语义描述特征向量，将所述语义描述特征向量输入至第二判别器中，得到所述第二判别器的第二损失函数值，基于所述第一损失函数值和所述第二损失函数值，确定融合损失函数值；根据所述融合损失函数值，对所述第一次训练后的待训练生成器以及第一判别器、以及所述第二判别器进行第二次训练，得到第二次训练后的待训练生成器、第一判别器以及第二判别器； 根据所述第二次训练后的待训练生成器、第一判别器以及第二判别器，生成缺陷类型为目标缺陷类型的随机图像样本。

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中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))，其通讯地址为：511370 广东省广州市增城区朱村街朱村大道西78号；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”。

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