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龙图腾网恭喜武汉大学申请的专利基于光度立体法和扩散模型的工业外观缺陷检测方法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：CN118429284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202410492510.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于光度立体法和扩散模型的工业外观缺陷检测方法及设备是由邹勤;杨宇轩;杨必胜;杜义贤;陈驰设计研发完成，并于2024-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光度立体法和扩散模型的工业外观缺陷检测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于光度立体法和扩散模型的工业外观缺陷检测方法，首先采用多强度融合光度立体法来构建无缺陷正常样本数据集，设计并构建条件引导的扩散模型深度学习网络，该深度学习网络中加噪模块输入数据为无缺陷正常样本、随机高斯噪声和随机掩膜图片，去噪模块的输入为加噪后的样本、时间控制张量和综合特征；编码器和解码器包含残差模块和时间嵌入，残差模块负责引入时间嵌入的信息，同时残差模块的注意力机制可以使网络训练得更快；利用训练好的模型对输入图片进行缺陷检测并阈值分割。本发明将光度立体法与扩散模型结合，同时利用工业生产中大量的无缺陷样本，结合非监督学习的训练策略，研究和探索出一种适用于工业外观缺陷检测方法。

本发明授权基于光度立体法和扩散模型的工业外观缺陷检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.基于光度立体法和扩散模型的工业外观缺陷检测方法，其特征在于：步骤S1，采用多强度融合光度立体法来构建无缺陷正常样本数据集，设置不同位置方向的光源，首先在相同角度和距离下，调整光源强度获取不同光照图像，使用高斯金字塔对图像进行平滑和下采样，融合不同光照的亮度信息，通过光照模型估计物体表面法向量和反照率值，整合不同位置光源的反照率值生成反照率图，作为无缺陷的正常样本；步骤S2，设计并构建条件引导的扩散模型深度学习网络，该深度学习网络包括加噪模块，去噪模块和条件引导模块；去噪模块由编码器和解码器构成；其中，加噪模块输入数据为无缺陷正常样本，随机高斯噪声和随机掩膜图片，去噪模块输入数据为加噪后的样本、时间控制张量和综合特征；编码器和解码器包含残差模块和时间嵌入，残差模块负责引入时间嵌入的信息，同时残差模块的注意力机制可以使网络训练得更快，其中：长度为N的扩散时间控制张量t服从如下分布： N为输入样本数量；所述条件引导模块包括多个并行的空洞卷积层，每个空洞卷积层具有不同的膨胀率，所述膨胀率定义了卷积核中元素之间的空间距离，所述条件引导模块还包括一个全局平均池化层，负责捕获图像的全局上下文信息，池化层的输出被上采样到与其他空洞卷积层相同的尺寸，然后所有分支的输出在深度方向上进行融合，最后，通过卷积对融合后的特征图进行处理，以生成所述综合特征；步骤S3，利用S1构建的图像数据集对步骤S2构建的扩散模型深度学习网络进行训练，通过训练不断减小输出噪声与真实噪声的距离，从而提高预估正常样本的精确度；步骤S4，利用步骤S3训练好的模型进行对输入图片进行缺陷检测并阈值分割。

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