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龙图腾网获悉广东省科学院认证有限公司申请的专利一种应用于工业检测的图像处理方法及系统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：CN119380083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411411180.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种应用于工业检测的图像处理方法及系统是由徐子轩;刁维新;黎敏婷;朱曼丝;苏乐怡设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于工业检测的图像处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能神经网络技术领域，具体涉及一种应用于工业检测的图像处理方法及系统，其先获取预设通用网络，然后建立初始预处理网络，并训练初始预处理网络得到优化预处理网络，之后连接优化预处理网络和预设通用网络，建立目标缺陷识别网络以进行工业检测图像处理。相比于现有技术，本发明中预设通用网络主要用于对工业检测中缺陷的共性特征进行分析，而初始预处理网络和优化预处理网络则的作用则是对不同场景的具体特征进行分析，这就意味着实际中人们仅需要训练初始处理模型便可以完成整个目标缺陷识别网络的构建，充分利用缺陷类型的共性，解决了现有的应用于工业检测的图像处理的人工智能模型构建效率不高的问题。

本发明授权一种应用于工业检测的图像处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于工业检测的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取预设通用网络，预设通用网络用于根据缺陷图像识别该缺陷图像的缺陷种类； 获取初始预处理网络，初始预处理网络用于输入原始图像并输出上下文向量，上下文向量的长度和预设通用网络的输入向量的长度相同； 基于预设数据集训练初始预处理网络，得到训练完成的优化预处理网络； 连接优化预处理网络和预设通用网络，建立目标缺陷识别网络； 基于目标缺陷识别网络进行工业检测图像处理； 其中，预设数据集包括多个原始图像，以及每个原始图像对应的缺陷种类；基于预设数据集训练初始预处理网络，得到训练完成的优化预处理网络，包括： 基于缺陷种类，建立每个原始图像对应的真实标签； 将原始图像输入至初始预处理网络，得到输出的原始上下文向量； 将原始上下文向量输入至预设通用网络，并基于真实标签，根据预设通用网络的输出结果建立第一损失函数； 计算第一损失函数对于上下文向量中每个元素的偏导数，作为原始上下文向量中每个元素的偏差量； 基于偏差量对初始预处理网络进行一次反向传播优化。

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