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龙图腾网获悉广东微模式软件股份有限公司申请的专利一种异常样本生成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：CN119091255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411559633.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种异常样本生成方法是由申意萍;陈友斌;张志坚;徐一波设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异常样本生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种异常样本生成方法，涉及工业质检技术领域，本发明首先在正常样本中随机位置生成一个光滑的闭合区域，然后随机地选择一幅背景图像，在该背景图像中随机选择一个位置，抠出相同形状的闭合区域，接着将所抠出的区域以加权融合的方式贴到正常样本中得到缺陷图像，最后对缺陷图像进行图像增强得到异常样本；所提出方法可以基于正常样本快速得到大量丰富的接近真实的异常样本，从而解决工业质检领域因异常样本缺乏而无法训练深度学习模型或者训练的模型出现过拟合的问题。

本发明授权一种异常样本生成方法在权利要求书中公布了：1.一种异常样本生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，在正常样本中随机位置生成一个光滑的闭合区域； 步骤2，选择步骤1中的闭合区域作为缺陷产生的位置，根据缺陷的类型确定背景图像的类型； 步骤3，在背景图像中随机选择一个位置，抠出相同形状的闭合区域； 步骤4，将所抠出的闭合区域以加权融合的方式贴到正常样本中，得到缺陷图像； 步骤5，对缺陷图像进行图像增强得到异常样本； 步骤1采用以下步骤生成光滑的闭合区域： 步骤11，在正常样本图像范围内随机选择一个点； 步骤12，以选择的点为中心，分别生成N个点的x坐标和y坐标，其中x坐标和y坐标服从高斯分布、均匀分布、贝塔分布、泊松分布或者二维正态分布，得到一个包含N个点的集合； 步骤13，获取点集的凸包； 步骤14，根据凸包的点，生成光滑的曲线，这些光滑的曲线形成了一个闭合的区域； 步骤4中，加权融合的加权系数k为取值范围为[0,1]之间的随机数，缺陷图像计算方式为： ； 其中为正常样本图像，为背景图像，k为加权系数； 步骤5中，增强方法包括调整光照强度、饱和度和色度，水平翻转和垂直翻转。

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