厦门理工学院曾志强获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种物体缺陷检测方法、系统、设备及介质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：CN116152194B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310117531.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种物体缺陷检测方法、系统、设备及介质是由曾志强;王昊;王晓栋;严菲;温琦;郑亚辉设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种物体缺陷检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种物体缺陷检测方法、系统、设备及介质，涉及人工智能领域；采用特征提取模型提取目标图像集的特征，获得图像特征集；构建组稀疏约束的子空间聚类模型，并确定目标函数和约束条件；采用迭代的方式，根据约束条件对目标函数进行求解，得到子空间聚类模型在聚类损失最小时的模型参数的值；根据模型参数确定子空间聚类模型的簇中心后，计算图像特征集与簇中心的距离，得到目标图像集中的各目标物体的缺陷检测分类结果；本发明通过结合机器学习的方法和聚类算法的计算机视觉，能够实现缺陷的准确检测。
本发明授权一种物体缺陷检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种物体缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标图像集；所述目标图像集包括：检测区域内各目标物体的图像； 采用特征提取模型提取所述目标图像集的特征，获得图像特征集；所述特征提取模型采用机器学习的方法建立； 构建组稀疏约束的子空间聚类模型；所述子空间聚类模型包括：稀疏约束模型和聚类模型； 确定所述子空间聚类模型的目标函数和约束条件；所述约束条件为：对组稀疏约束矩阵采用按行约束的方式进行约束；所述目标函数是以聚类损失最小为目标构建的；所述聚类损失为所述子空间聚类模型的类内自适应范式误差； 采用迭代的方式，根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，得到所述子空间聚类模型的最优参数值；所述最优参数值为所述聚类损失最小时对应的所述子空间聚类模型的模型参数的值；所述模型参数包括：子空间聚类的投影矩阵、聚类指标矩阵和聚类中心矩阵； 根据所述最优参数值确定所述子空间聚类模型的簇中心； 计算所述图像特征集与所述簇中心的距离，得到所述目标图像集中的各目标物体的缺陷检测分类结果；所述缺陷检测分类结果包括：有缺陷和无缺陷。
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