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龙图腾网获悉征图新视(江苏)科技股份有限公司申请的专利基于增量学习工业质检应用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：CN116910554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310904260.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于增量学习工业质检应用方法是由都卫东;和江镇;王岩松;陈嘉杰;吴健雄设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增量学习工业质检应用方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业质检应用方法，为了解决现有工业质检不断产生新的缺陷数据，使得训练时间越来越长；新增的数据存在复杂，样本分布不均等；增量学习缺少实际落地应用案例的问题，提供一种基于增量学习工业质检应用方法，包括如下步骤：步骤1：加载任务的配置文件，对文件中的信息做样本数据读取分析；步骤2：通过功能函数自动判断当前任务使用的训练模式：步骤3：样本归档；步骤4：进行初始训练、联合训练、样本增量或混合增量；步骤5：输出模型；步骤6：更新步骤1的配置文件；步骤7：重复步骤1到步骤6，本发明具有训练时间短、样本分布均等和成本低的特点。

本发明授权基于增量学习工业质检应用方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习工业质检应用方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：加载任务的配置文件，对文件中的信息做样本数据读取分析； 步骤2：通过功能函数判断当前任务使用的训练模式，包括如下步骤： 步骤21：读取当前训练数据，选择非空文件夹，形成当前训练的类别列表； 步骤22：判断数据集已知的类别列表是否为空，如果为空，判断为“初始训练”模式； 步骤23：判断当前训练的类别列表和数据集已知的类别列表的差集是否为空，判断是空为“样本增量”模式，判断是非空则为“混合增量”模式； 步骤24：通过当前训练的类别列表和数据集已知的类别列表的交集，获取样本增量的类别列表； 通过当前训练的类别列表和数据集已知的类别列表的差集，获取类别增量的类别列表； 将新增类列表与已知类列表进行合并，形成本次任务后的新已知类列表； 步骤25：模式判断功能函数返回初始训练模式、样本增量模式或混合增量模式，以及新已知类列表、样本增量类列表和类别增量类列表； 步骤3：样本归档； 步骤4：进行初始训练、联合训练、样本增量或混合增量； 步骤5：输出模型； 步骤6：更新步骤1的配置文件； 步骤7：重复步骤1到步骤6。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人征图新视(江苏)科技股份有限公司，其通讯地址为：213161 江苏省常州市经开区西太湖锦华路258-6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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