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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东山科智控数字化科技有限公司申请的专利基于多视角异常检测的木材表面缺陷检测方法及装置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：CN119991677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510474235.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多视角异常检测的木材表面缺陷检测方法及装置是由郝凤琦;王帮灵;丁青艳;张让勇;郝慧娟;尹亚南设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视角异常检测的木材表面缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理的技术领域，具体涉及一种基于多视角异常检测的木材表面缺陷检测方法及装置，其方法包括：基于原始木材图像获取目标图像；构建包含编码器、解码器和缺陷标记模块的木材表面缺陷检测模型，基于目标图像构建正负样本，利用该正负样本通过对比学习训练编码器；利用编码器的输出作为解码器的输入，通过均方误差和结构相似性指数构建损失函数训练解码器，解码器输出重构图像；通过缺陷标记模块获取重构图像与目标图像之间的残差图，以得到融合残差图，并将其中超过动态阈值的像素区域标记为缺陷；利用训练好的木材表面缺陷检测模型对预处理后的待检测木材图像进行检测，实现木材缺陷检测和像素级定位。

本发明授权基于多视角异常检测的木材表面缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角异常检测的木材表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取原始木材图像数据集并对其中的原始木材图像进行预处理，得到目标图像，所述原始木材图像为RGB图像，所述目标图像为Lab图像； S2、构建木材表面缺陷检测模型，包括： 基于AlexNet变体网络构建所述木材表面缺陷检测模型的编码器，并基于所述目标图像构建正负样本，利用所述正负样本通过对比学习训练所述编码器； 基于翻转形式的AlexNet变体网络构建所述木材表面缺陷检测模型的解码器，冻结训练完成的所述编码器的参数，并利用所述编码器的输出作为所述解码器的输入，通过均方误差MSE和结构相似性指数SSIM构建损失函数以训练所述解码器，所述解码器输出重构图像； 构建误差融合与自适应阈值分割的缺陷标记模块，所述缺陷标记模块用于获取所述重构图像与目标图像之间的残差图，以得到融合残差图，判断所述融合残差图中是否有像素残差值超过动态阈值，以将超过动态阈值的像素区域标记为缺陷； S3、将预处理后的待检测木材图像输入至训练好的所述木材表面缺陷检测模型中，经编码器和解码器依次执行编码-解码操作后，得到木材重构图像，通过缺陷标记模块计算木材重构图像与预处理后的待检测木材图像之间的残差，以实现木材缺陷检测和像素级定位。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东山科智控数字化科技有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区西部新城大学科技园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。