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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司申請的專利表面缺陷檢測方法、裝置及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114648480B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202011495050.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)表面缺陷檢測方法、裝置及系統(tǒng)是由張營營;鐘巧勇;謝迪;浦世亮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-12-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本表面缺陷檢測方法、裝置及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請實(shí)施例公開了一種表面缺陷檢測方法、裝置及系統(tǒng)，屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。在本申請實(shí)施例中，如果通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺陷分割模型檢測確定待檢測圖像中不存在已知缺陷類別的表面缺陷，那么通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺陷特征提取模型來提取待檢測圖像的圖像特征，得到待對比特征，如果待對比特征與正常數(shù)據(jù)表示特征之間的相似度較小，則確定待檢測圖像中存在未知缺陷類別的表面缺陷，也即是，本方案能夠檢測未知缺陷類別的表面缺陷，提高了檢測的精準(zhǔn)度。

本發(fā)明授權(quán)表面缺陷檢測方法、裝置及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種表面缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取多個第二樣本圖像，所述多個第二樣本圖像無表面缺陷； 將所述多個第二樣本圖像輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺陷特征提取模型，輸出所述多個第二樣本圖像的圖像特征； 對所述多個第二樣本圖像的圖像特征進(jìn)行聚類，得到多組正常數(shù)據(jù)特征； 從所述多組正常數(shù)據(jù)特征中的每組正常數(shù)據(jù)特征中選擇至少一個圖像特征，得到正常數(shù)據(jù)表示特征，所述正常數(shù)據(jù)表示特征以正常數(shù)據(jù)特征矩陣表示； 獲取待檢測圖像； 將所述待檢測圖像輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺陷分割模型，輸出第一檢測結(jié)果，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺陷分割模型用于檢測已知缺陷類別的表面缺陷，所述第一檢測結(jié)果以與所述待檢測圖像大小相同的矩陣表示； 如果所述第一檢測結(jié)果為非全零矩陣，則確定所述待檢測圖像存在已知缺陷類別的表面缺陷，基于所述第一檢測結(jié)果中非零的元素所在的位置以及數(shù)值，確定所述待檢測圖像中存在的表面缺陷的缺陷類別以及缺陷位置； 如果所述第一檢測結(jié)果為全零矩陣，則確定所述待檢測圖像不存在所述已知缺陷類別的表面缺陷，將所述待檢測圖像輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺陷特征提取模型，輸出待對比特征，所述待對比特征為所述待檢測圖像的圖像特征，所述待對比特征以待對比特征矩陣表示； 確定所述待對比特征與所述正常數(shù)據(jù)表示特征包括的一個或多個圖像特征之間的相似度，得到一個或多個相似度； 如果所述一個或多個相似度中的至少一個相似度小于相似度閾值，或者，如果所述一個或多個相似度的平均值小于相似度閾值，則確定所述待檢測圖像存在未知缺陷類別的表面缺陷； 確定缺陷特征位置，所述缺陷特征位置是指所述待對比特征矩陣的元素中與所述正常數(shù)據(jù)特征矩陣中相同位置的元素之間的相似度小于所述相似度閾值的元素位置； 根據(jù)圖像特征矩陣與圖像像素矩陣之間的映射關(guān)系，從所述待檢測圖像對應(yīng)的圖像像素矩陣中，確定與所述缺陷特征位置對應(yīng)的圖像像素位置，作為所述待檢測圖像中存在的表面缺陷的缺陷位置。

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