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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利基于半监督学习与先验知识嵌入策略的螺栓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：CN114708518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210378734.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于半监督学习与先验知识嵌入策略的螺栓缺陷检测方法是由李刚;张运涛;汪文凯设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于半监督学习与先验知识嵌入策略的螺栓缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于半监督学习与先验知识嵌入策略的螺栓缺陷检测方法，包括以下步骤：采集不同部件的螺栓图像，建立不同类型缺陷的螺栓检测数据集；基于先验知识嵌入策略，对螺栓检测数据集进行特征处理，生成具有样本相关性特征的样本数据集；构建变分自编码器网络模型，变分自编码器网络模型由批归一化单元、图卷积神经网络单元以及卷积单元组成；基于变分自编码器网络模型，通过半监督学习的方式，将样本数据集输入到变分自编码器网络模型进行训练，构建螺栓缺陷检测模型，螺栓缺陷检测模型用于识别待检测螺栓图像的螺栓缺陷类型；本发明充分利用不同类别样本的相关性与依赖性提高长尾分布下的螺栓缺陷检测的准确度。

本发明授权基于半监督学习与先验知识嵌入策略的螺栓缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于半监督学习与先验知识嵌入策略的螺栓缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集不同部件的螺栓图像，在采集不同部件的螺栓图像的过程中，所述螺栓图像包括正常螺栓图像、缺垫片螺栓图像、缺销钉螺栓图像、缺螺母螺栓图像，建立不同类型缺陷的螺栓检测数据集； 基于先验知识嵌入策略，对所述螺栓检测数据集进行特征处理，生成具有样本相关性特征的样本数据集，其中，所述样本相关性特征用于表示样本与样本之间的特征具有相关性； 构建变分自编码器网络模型，所述变分自编码器网络模型由批归一化单元、图卷积神经网络单元以及卷积单元组成； 基于所述变分自编码器网络模型，通过半监督学习的方式，将所述样本数据集输入到所述变分自编码器网络模型进行训练，构建螺栓缺陷检测模型，在构建螺栓缺陷检测模型的过程中，基于所述变分自编码器网络模型，对所述样本数据集，通过CNNbackbone模块进行特征提取，得到图像特征信息；通过encoder模块将所述图像特征信息转换为特征序列，并融入位置信息编码，得到隐空间特征向量；在先验知识的指导下，将所述隐空间特征向量转化为若干个中间特征，并通过前馈神经网络FNN，分解成目标坐标和分类标签；根据所述目标坐标和所述分类标签，对样本进行标注，生成标注数据；根据所述标注数据和未标注数据，对所述变分自编码器网络模型进行训练，构建所述螺栓缺陷检测模型；所述螺栓缺陷检测模型用于识别待检测螺栓图像的螺栓缺陷类型。

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华北电力大学(保定)，其通讯地址为：071003 河北省保定市莲池区永华北大街619号；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”。