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龙图腾网获悉河南科技大学申请的专利一种基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图像缺陷检测方法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：CN118521570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202410923028.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图像缺陷检测方法是由郑瑞娟;王雪琦;刘铭;朱军龙;吴庆涛;赵旭辉;刘牧华设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图像缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习、图像处理技术领域的一种基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图像缺陷检测方法，包含以下步骤：S1、构建模型，包含构建教师网络、学生网络，以及具有全局分支和局部分支的双分支瓶颈结构；S2、模型训练；将教师网络输出的多个特征图e分别与学生网络对应的多个特征图d进行蒸馏，蒸馏损失使用余弦距离；S3、模型测试；通过计算逐像素的余弦距离，获得模型第i层的二维异常图，并相加获得最终的异常图M；该图像缺陷检测方法不仅能检测结构缺陷，还能检测逻辑缺陷，并获得更好的检测结果。

本发明授权一种基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图像缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图像缺陷检测方法，其特征是：包含以下步骤： S1、构建模型，包含构建教师网络、学生网络，以及具有全局分支和局部分支的双分支瓶颈结构； 教师网络用于根据输入原始图像I输出多个不同尺度的特征图e，并将对应提取的多尺度特征输入给局部分支，而将多尺度特征中的最深层特征输入给全局分支； 双分支瓶颈结构的局部分支和全局分支在保留正常特征的同时，分别用于压缩多尺度特征和最深层特征得到局部特征和全局特征，并采用矩阵乘法将局部特征和全局特征融合得到双分支融合特征； 学生网络对应多个特征图e引入相应数量并分层排列的额外图像输入模块，最高层的额外图像输入模块将双分支融合特征和原始图像I融合得到重建的特征图d，其它层额外图像输入模块分别将原始图像I和上一层额外图像输入模块得到的特征图d进行融合，得到新重建的特征图d； S2、模型训练；将教师网络输出的多个特征图e分别与学生网络对应的多个特征图d进行蒸馏，蒸馏损失使用余弦距离，对于第i层特征： 式中，表示教师网络第i层输出特征，表示学生网络第i层输出特征，∙表示点积；总的蒸馏损失即为计算所有层损失的平均值： 其中，j代表层数；模型训练的目标是最小化蒸馏损失； S3、模型测试；通过计算逐像素的余弦距离，获得模型第i层二维异常图： 在该公式中，（h，w）表示特征向量的位置，表示教师网络第i层输出特征，表示学生网络第i层输出特征，；为了获得最终的异常图M，将所有层的异常图相加：，这里的表示对第i个异常图进行上采样操作。

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