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龙图腾网获悉凌云光技术股份有限公司申请的专利一种用于深度学习任务的缺陷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：CN115760788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211466558.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种用于深度学习任务的缺陷生成方法是由胡凯;彭斌;杨艺设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于深度学习任务的缺陷生成方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种用于深度学习任务的缺陷生成方法，所述方法包括：根据缺陷样本，获取缺陷图像，所述缺陷图像为缺陷样本内部包含缺陷的矩形区域；根据预设数量的缺陷样本对应的所述缺陷图像，构建缺陷样本库；在所述缺陷样本库中提取至少一个缺陷图像作为目标图像；根据深度学习任务类型和变换条件将所述目标图像，注入预设的所述背景图像中，生成变换后的图像；根据所述变换后的图像，生成对应任务图像和标注文件。本申请提供的缺陷生成方法以解决在缺陷样本和正常样本的数量不均衡时，深度学习训练非常困难，导致缺陷检测效果较差的问题。

本发明授权一种用于深度学习任务的缺陷生成方法在权利要求书中公布了：1.一种用于深度学习任务的缺陷生成方法，其特征在于，包括： 根据缺陷样本，获取缺陷图像，所述缺陷图像为缺陷样本内部包含缺陷的矩形区域； 根据缺陷样本，获取缺陷图像的步骤包括： 在所述缺陷样本中生成局部区域小图，所述局部区域小图为矩形区域，且矩形区域中包含缺陷； 在所述局部区域小图上绘制缺陷外轮廓，生成大小相同的缺陷图像以及掩模图像； 根据所述缺陷图像外轮廓，生成所述缺陷外轮廓的最小外接矩形； 对所述最小外接矩形四周外扩，将外扩后的矩形区域作为缺陷图像； 根据预设数量的缺陷样本对应的所述缺陷图像，构建缺陷样本库； 在所述缺陷样本库中提取至少一个缺陷图像作为目标图像； 根据深度学习任务类型和变换条件将所述目标图像，注入预设的背景图像中，生成变换后的图像，包括： 根据所述变换条件，生成初始变换列表； 对所述初始变换列表设置概率或调整变换顺序，生成变换列表； 根据所述变换列表的顺序，对背景图像以及目标图像进行变换； 所述变换条件包括：水平镜像变换、垂直镜像变换、特殊角度旋转变换、仿射变换、亮度变换、对比度变换、模糊变换、噪声变换以及锐化变换中的至少一种，每个所述变换条件包含一个幅度和一个概率； 根据所述变换后的图像，生成对应任务图像和标注文件。

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