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龙图腾网获悉季华实验室申请的专利一种缺陷检测方法、装置及设备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：CN119832304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411883147.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种缺陷检测方法、装置及设备是由安宁;秦燕亮;李义;陈培培;李宣令设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种缺陷检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种缺陷检测方法、装置及设备，本发明通过获取历史缺陷样本集及扩充集生成第一缺陷样本集，涵盖更多缺陷情况，提升模型对复杂缺陷适应力；其次，利用深度卷积神经网络模型等预处理并生成MicroLED缺陷检测模型，提高检测精度，准确标注分类相似缺陷，保障检测结果可靠；再者，自动化样本集生成与模型优化节省时间精力，模型能够快速准确地助力生产决策；最后，该模型利于提升生产决策质量、推动科技创新，助力解决生产问题，保障工业可持续发展。

本发明授权一种缺陷检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括： 从数据库中获取历史缺陷样本集，采用数据增强方法对历史缺陷样本集进行数据扩充，以得到第一扩充样本集； 根据历史缺陷样本集和第一扩充样本集生成第一缺陷样本集； 通过预设的深度卷积神经网络模型对第一缺陷样本集进行预处理，以得到第二缺陷样本集和第三缺陷样本集； 根据第一缺陷样本集、第二缺陷样本集、第三缺陷样本集和预设条件构建得到MicroLED缺陷检测模型； 获取实时缺陷样本集，并根据MicroLED缺陷检测模型对实时缺陷样本集进行预测，以得到预测结果； 根据预设的深度卷积神经网络模型构建得到原始深度学习模型； 根据第一缺陷样本集对原始深度学习模型进行训练，以得到第一深度学习模型； 通过第一深度学习模型对第一缺陷样本集进行标注分割处理，得到第二缺陷样本集； 对第二缺陷样本集进行微观缺陷标注，以得到第三缺陷样本集； 根据预设的第一比例从第一缺陷样本集获取第一待标注数据集； 对第一待标注数据集进行缺陷分区标注，以得到第一标注数据集和标签数据； 基于第一标注数据集和标签数据对深度卷积神经网络模型进行训练，以得到第一深度学习模型； 根据预设的第二比例从第一缺陷样本集获取第二待标注数据集； 基于第一深度学习模型对第二待标注数据集进行标注，以得到第二标注数据集； 根据第二标注数据集获取第二ROI区域； 根据第一标注数据集获取第一ROI区域； 基于第一深度学习模型、第一ROI区域和第二ROI区域对第一缺陷样本集进行分割操作，以得到第二缺陷样本集。

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季华实验室，其通讯地址为：528200 广东省佛山市南海区桂城街道环岛南路28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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