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龙图腾网获悉四川轻化工大学申请的专利一种表面缺陷检测方法、系统及设备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：CN117291898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202311316342.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种表面缺陷检测方法、系统及设备是由黄丹平;苟世豪;于少东;高祥;林海波;沈炀设计研发完成，并于2023-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种表面缺陷检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种表面缺陷检测方法、系统及设备，该方法包括获取工业表面缺陷数据集；构建基于元学习方法的MAML算法与DETR网络算法相融合的MD网络算法模型；利用工业表面缺陷数据集训练MD网络算法模型；根据训练好的MD网络算法模型与长短时记忆力网络构建通用表面缺陷检测平台；获取待检测的表面缺陷图像样本；并利用通用表面缺陷检测平台进行表面缺陷检测；当缺陷检测正确时，利用表面缺陷图像样本以及相应的缺陷检测结果更新工业表面缺陷数据集；当缺陷检测错误时，通过人机交互界面的方法计算损失函数，并对通用表面缺陷检测平台进行调整。本发明能够提高表面缺陷检测的准确性。

本发明授权一种表面缺陷检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种表面缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取工业表面缺陷数据集；所述工业表面缺陷数据集包括：已经标注缺陷类型的表面缺陷图像样本； 构建基于元学习方法的MAML算法与DETR网络算法相融合的MD网络算法模型；所述MD网络算法模型用于进行表面缺陷检测； 利用工业表面缺陷数据集训练MD网络算法模型； 根据训练好的MD网络算法模型与长短时记忆力网络构建通用表面缺陷检测平台； 获取待检测的表面缺陷图像样本；并利用通用表面缺陷检测平台进行表面缺陷检测； 当缺陷检测正确时，利用表面缺陷图像样本以及相应的缺陷检测结果更新工业表面缺陷数据集； 当缺陷检测错误时，通过人机交互界面的方法计算损失函数，并对通用表面缺陷检测平台进行调整； 所述利用工业表面缺陷数据集训练MD网络算法模型，具体包括： 利用单训练任务对MD网络算法模型进行前向传播与反向传播； 在反向传播的过程中，根据MD网络算法模型预测值与真实值的Loss函数计算MD网络算法模型的梯度，并沿梯度下降方向更新MD网络算法模型的参数，完成一次内循环梯度下降过程； 利用多训练任务对MD网络算法模型进行梯度下降过程，并对所有训练任务上的Loss函数值进行叠加； 根据参数，综合计算梯度并更新MD网络算法模型的初始参数，完成一次外循环梯度下降过程； 并返回所述利用单训练任务对MD网络算法模型进行前向传播与反向传播的步骤，直至参数收敛。

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