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龙图腾网获悉四川轻化工大学申请的专利一种用于核燃料元件的实时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：CN119624895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411681591.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种用于核燃料元件的实时缺陷检测方法是由杨红超;王琦标;邓超;詹鹏飞;李鹏程;庹先国设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于核燃料元件的实时缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于核燃料元件的实时缺陷检测方法，涉及核燃料元件检测技术领域，包括：将待检测的核燃料元件图像输入预训练的基于NCSN网络的缺陷检测模型，计算得到NCSN多级损失，NCSN多级损失为NCSN网络不同等级噪声下核燃料元件图像的分数损失；利用基于K‑means算法的缺陷筛选网络，根据NCSN多级损失从待检测的核燃料元件图像中筛选出缺陷图像；利用NCSN网络对缺陷图像进行图像重构，获取基于缺陷图像去除缺陷的正常图像，并计算缺陷图像和正常图像的残差图，利用Otsu阈值分割，定位缺陷位置。本发明能够在核燃料元件的实时缺陷检测中，提供更高的效率、稳定性和准确性，推动了工业检测技术的智能化与高效化发展。

本发明授权一种用于核燃料元件的实时缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于核燃料元件的实时缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将待检测的核燃料元件图像输入预训练的基于NCSN网络的缺陷检测模型，计算得到NCSN多级损失，NCSN多级损失为NCSN网络不同等级噪声下核燃料元件图像的分数损失； S2、利用基于K-means算法的缺陷筛选网络，根据NCSN多级损失从待检测的核燃料元件图像中筛选出缺陷图像； S3、利用NCSN网络对缺陷图像进行图像重构，获取基于缺陷图像去除缺陷的重构图像，并计算缺陷图像和重构图像的残差图，利用Otsu阈值分割，定位缺陷位置； 其中，通过计算不同等级噪声下核燃料元件图像的分数损失，训练基于NCSN网络的缺陷检测模型；用到的损失函数为： 其中，第一项为模型sθx输出的估计分数函数，第二项为真实分数函数，损失函数为模型输出的得分与真实得分之间的平方欧几里得距离； 在步骤S2的K-means算法的流程中，将聚类的类别数设置为2，分别代表正常图像集合和缺陷图像集合，且每次进行聚类的待检测的核燃料元件图像数设置为1；当两个类别中存在某一类别数量为0时，进行质心初始化Cc1,c2，其中c1为正常图像集合的质心，c2为异常图像集合的质心；质心初始过程包括输入待聚类的核燃料元件图像的损失值Loss，若c1≥Loss，则令c1＝Loss，否则不作调整，若c2≤Loss，则令c2＝Loss，否则不作调整； K-means算法流程还包括计算质心与输入图像的距离，当两个类别中存在某一类别数量为0时，进行类间距离判断，当类间距离大于阈值λ时，该输入图像会被分类至新类别；当两个类别数量均＞0时，对比输入图像距离两个质心的距离，将图像划分至距离更小的类别； K-means算法流程还包括将新图像划分类别后进行质心坐标更新。

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