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龙图腾网恭喜欧姆龙株式会社申请的专利模型生成装置、推断装置、模型生成方法以及模型生成程序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：CN114556448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202080071408.1，技术领域涉及：G06V10/70；该发明授权模型生成装置、推断装置、模型生成方法以及模型生成程序是由米谷竜;桥本敦史;冈本大和设计研发完成，并于2020-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型生成装置、推断装置、模型生成方法以及模型生成程序在说明书摘要公布了：本发明的一方面所涉及的模型生成装置关于各学习数据集执行：第一训练步骤，训练第二推断器，使得从第二推断器得到的推断结果适合于第二正解数据；第二训练步骤，训练编码器，使得从第二推断器得到的推断结果不适合于第二正解数据；以及第三训练步骤，训练编码器和所述第一推断器，使得从第一推断器得到的推断结果适合于第一正解数据。模型生成装置交替地反复执行第一训练步骤和第二训练步骤。

本发明授权模型生成装置、推断装置、模型生成方法以及模型生成程序在权利要求书中公布了：1.一种模型生成装置，生成用于缺陷检测的模型，所述模型生成装置具备： 数据获取部，获取由训练数据、示出所述训练数据所包含的第一特征的第一正解数据、以及示出与所述第一特征不同的第二特征的第二正解数据的组合分别构成的多个学习数据集，所述第二特征是所述训练数据所包含的；以及 学习处理部，实施包括编码器、第一推断器以及第二推断器的学习模型的机器学习， 所述编码器构成为将被提供的输入数据转换为特征量， 所述第一推断器构成为被输入所述编码器的输出值，从所述特征量推断所述输入数据所包含的第一特征， 所述第二推断器构成为被输入所述编码器的输出值，从所述特征量推断所述输入数据所包含的第二特征， 所述编码器、所述第一推断器以及所述第二推断器由具备运算参数的机器学习模型构成，所述第一正解数据示出与所述第一特征相关的推断任务的正解，所述第二正解数据示出与所述第二特征相关的推断任务的正解， 实施所述机器学习包括： 第一训练步骤，关于所述各学习数据集训练所述第二推断器，使得通过将所述训练数据提供给所述编码器而从所述第二推断器得到的推断的结果适合于所述第二正解数据； 第二训练步骤，关于所述各学习数据集训练所述编码器，使得通过将所述训练数据提供给所述编码器而从所述第二推断器得到的推断的结果不适合于所述第二正解数据；以及 第三训练步骤，关于所述各学习数据集训练所述编码器和所述第一推断器，使得通过将所述训练数据提供给所述编码器而从所述第一推断器得到的推断的结果适合于所述第一正解数据， 所述学习处理部交替地反复执行所述第一训练步骤和所述第二训练步骤， 所述训练数据是映现对象物的图像数据， 所述第一特征是所述对象物的属性， 所述第二特征是所述对象物的属性以外的其它特征， 所述对象物是产品， 所述对象物的属性与所述产品的缺陷相关。

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