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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利表面缺陷检测方法、装置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：CN114648480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202011495050.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权表面缺陷检测方法、装置及系统是由张营营;钟巧勇;谢迪;浦世亮设计研发完成，并于2020-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本表面缺陷检测方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种表面缺陷检测方法、装置及系统，属于深度学习技术领域。在本申请实施例中，如果通过神经网络缺陷分割模型检测确定待检测图像中不存在已知缺陷类别的表面缺陷，那么通过神经网络缺陷特征提取模型来提取待检测图像的图像特征，得到待对比特征，如果待对比特征与正常数据表示特征之间的相似度较小，则确定待检测图像中存在未知缺陷类别的表面缺陷，也即是，本方案能够检测未知缺陷类别的表面缺陷，提高了检测的精准度。

本发明授权表面缺陷检测方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个第二样本图像，所述多个第二样本图像无表面缺陷； 将所述多个第二样本图像输入神经网络缺陷特征提取模型，输出所述多个第二样本图像的图像特征； 对所述多个第二样本图像的图像特征进行聚类，得到多组正常数据特征； 从所述多组正常数据特征中的每组正常数据特征中选择至少一个图像特征，得到正常数据表示特征，所述正常数据表示特征以正常数据特征矩阵表示； 获取待检测图像； 将所述待检测图像输入神经网络缺陷分割模型，输出第一检测结果，所述神经网络缺陷分割模型用于检测已知缺陷类别的表面缺陷，所述第一检测结果以与所述待检测图像大小相同的矩阵表示； 如果所述第一检测结果为非全零矩阵，则确定所述待检测图像存在已知缺陷类别的表面缺陷，基于所述第一检测结果中非零的元素所在的位置以及数值，确定所述待检测图像中存在的表面缺陷的缺陷类别以及缺陷位置； 如果所述第一检测结果为全零矩阵，则确定所述待检测图像不存在所述已知缺陷类别的表面缺陷，将所述待检测图像输入所述神经网络缺陷特征提取模型，输出待对比特征，所述待对比特征为所述待检测图像的图像特征，所述待对比特征以待对比特征矩阵表示； 确定所述待对比特征与所述正常数据表示特征包括的一个或多个图像特征之间的相似度，得到一个或多个相似度； 如果所述一个或多个相似度中的至少一个相似度小于相似度阈值，或者，如果所述一个或多个相似度的平均值小于相似度阈值，则确定所述待检测图像存在未知缺陷类别的表面缺陷； 确定缺陷特征位置，所述缺陷特征位置是指所述待对比特征矩阵的元素中与所述正常数据特征矩阵中相同位置的元素之间的相似度小于所述相似度阈值的元素位置； 根据图像特征矩阵与图像像素矩阵之间的映射关系，从所述待检测图像对应的图像像素矩阵中，确定与所述缺陷特征位置对应的图像像素位置，作为所述待检测图像中存在的表面缺陷的缺陷位置。

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