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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣州柔視智能科技有限公司申請的專利互監(jiān)督缺陷檢測方法及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120182278B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510661890.9，技術領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權互監(jiān)督缺陷檢測方法及裝置是由王佳;鄭楚雄;劉鋰燦;朱姍姍設計研發(fā)完成，并于2025-05-22向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本互監(jiān)督缺陷檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種互監(jiān)督缺陷檢測方法及裝置，涉及產(chǎn)品缺陷檢測技術領域，包括：根據(jù)目標產(chǎn)品圖像確定缺陷候選區(qū)域；將所述缺陷候選區(qū)域輸入傳統(tǒng)特征篩選器中，得到基于先驗知識的傳統(tǒng)輸出結(jié)果；在互監(jiān)督檢測模式下，將所述缺陷候選區(qū)域輸入深度特征提取網(wǎng)絡中，得到人工智能輸出結(jié)果，并基于所述傳統(tǒng)輸出結(jié)果以及所述人工智能輸出結(jié)果，根據(jù)互監(jiān)督策略確定缺陷判定結(jié)果。本申請能夠針對目標產(chǎn)品圖像進行精準缺陷判定。

本發(fā)明授權互監(jiān)督缺陷檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種互監(jiān)督缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 根據(jù)目標產(chǎn)品圖像確定缺陷候選區(qū)域； 將所述缺陷候選區(qū)域輸入傳統(tǒng)特征篩選器中，得到基于先驗知識的傳統(tǒng)輸出結(jié)果； 在互監(jiān)督檢測模式下，將所述缺陷候選區(qū)域輸入深度特征提取網(wǎng)絡中，得到人工智能輸出結(jié)果，并基于所述傳統(tǒng)輸出結(jié)果以及所述人工智能輸出結(jié)果，根據(jù)互監(jiān)督策略確定缺陷判定結(jié)果； 所述基于所述傳統(tǒng)輸出結(jié)果以及所述人工智能輸出結(jié)果，根據(jù)互監(jiān)督策略確定缺陷判定結(jié)果的步驟包括： 判斷所述傳統(tǒng)輸出結(jié)果與所述人工智能輸出結(jié)果是否相同； 在判定所述傳統(tǒng)輸出結(jié)果與所述人工智能輸出結(jié)果不相同時，確定目標特征值集的特征置信度，并根據(jù)所述特征置信度確定缺陷判定結(jié)果； 所述根據(jù)所述特征置信度確定缺陷判定結(jié)果的步驟包括： 當所述特征置信度為第一值且所述傳統(tǒng)輸出結(jié)果為缺陷區(qū)域時，將所述傳統(tǒng)輸出結(jié)果作為缺陷判定結(jié)果，并將所述傳統(tǒng)輸出結(jié)果作為缺陷樣本之后重新訓練深度特征提取網(wǎng)絡； 當所述特征置信度為第一值且所述傳統(tǒng)輸出結(jié)果為正常區(qū)域時，將所述人工智能輸出結(jié)果作為缺陷判定結(jié)果，并更新所述目標特征值集的篩選閾值； 當所述特征置信度為第二值且所述傳統(tǒng)輸出結(jié)果為缺陷區(qū)域時，將所述人工智能輸出結(jié)果作為缺陷判定結(jié)果； 當所述特征置信度為第二值且所述傳統(tǒng)輸出結(jié)果為正常區(qū)域時，將所述傳統(tǒng)輸出結(jié)果作為缺陷判定結(jié)果，并將所述傳統(tǒng)輸出結(jié)果作為缺陷樣本之后重新訓練深度特征提取網(wǎng)絡。

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