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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于RADS模型的小样本板坯缺陷数据增强与识别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：CN116503275B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310404365.X，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于RADS模型的小样本板坯缺陷数据增强与识别方法是由付天杰;李培玉;甘春标设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RADS模型的小样本板坯缺陷数据增强与识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及冶金炼钢技术领域，旨在提供一种基于RADS模型的小样本板坯缺陷数据增强与识别方法。该模型包括依次连接的编码器模块、解码器模块和辨别器模块，各模块分别具有由卷积层和连接层组成的神经网络结构；在将缺陷样本图像输入RADS模型后，各模块依次提取图像的特征向量并向后输出；在辨别器模块的输出中，基于正态分布噪声生成的RGB图像将被再次编码解码处理后输入辨别器模块，以此方式实现循环迭代以增强样本数量。本发明能解决神经网络中不同类别样本数量不一致导致的难以一起收敛从而需要重复训练的缺陷，只用训练一次就可以同时得到不同类别样本的相关数据增强模型；既可以生成图像，又可以实现缺陷识别，提高板坯缺陷识别效率。

本发明授权基于RADS模型的小样本板坯缺陷数据增强与识别方法在权利要求书中公布了：1.一种用于小样本数据增强与识别的RADS模型的构建方法，其特征在于，是将编码器模块、解码器模块和辨别器模块依次连接形成RADS模型，各模块分别具有由卷积层和连接层组成的神经网络结构；在将缺陷样本图像输入RADS模型后，各模块依次提取图像的特征向量并向后输出；其中， 编码器模块的输入包括原始样本图像和经预处理后的无杂质且随机擦除过的RGB图像；在对两者进行混合泊松分布编码后输出至解码器模块； 解码器模块的输入还包括标准正态分布噪声，并在此基础上生成RGB图像； 辨别器模块的输入包括原始样本图像、混合泊松分布编码得到的图像、基于正态分布噪声生成的RGB图像，以及经识别后重复解码编码的图像；辨别器模块的输出包括1维Dense层得到的特征值，以及基于正态分布噪声生成的RGB图像；后者将被返回至编码器模块，经过编码器模块和解码器模块再次处理后成为经识别后重复解码编码的图像并输入辨别器模块，以此方式实现循环迭代以增强样本数量。

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