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龙图腾网获悉长春光华学院申请的专利生成式人工智能驱动的高精度缺陷检测方法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：CN120526291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511021351.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权生成式人工智能驱动的高精度缺陷检测方法及系统是由李晓光;张红臣;于大海;李长明;管荣强设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本生成式人工智能驱动的高精度缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及缺陷视觉检测技术领域，具体公开了一种生成式人工智能驱动的高精度缺陷检测方法及系统，所述方法包括在图像数据中抽取基底图像及缺陷特征，组合抽取到的缺陷特征，得到综合特征；对缺陷特征和综合特征进行组合，插入抽取到的基准图像，得到模拟图像；将模拟图像输入AI，输出识别结果，统计模拟图像及识别结果，构建缺陷识别库；接收到待识别图像时，根据缺陷识别库对待识别图像进行前置识别。本发明根据获取到的被检测对象的图像确定缺陷特征，对缺陷特征进行组合，生成多种新特征，再借助AI对其进行预识别，得到识别结果，统计所有特征及识别结果，得到广度极大的卷积库，在传统的识别架构中，提高了识别能力。

本发明授权生成式人工智能驱动的高精度缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种生成式人工智能驱动的高精度缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取被检测对象的图像数据，对图像数据进行预处理，标记各个位置的特征值；所述特征值用于表征某一位置为缺陷的可能性，特征值越大，该位置是缺陷的可能性越大； 根据所述特征值在图像数据中抽取基底图像及缺陷特征，组合抽取到的缺陷特征，得到综合特征； 对缺陷特征和综合特征进行组合，插入抽取到的基准图像，得到模拟图像； 将模拟图像输入AI，输出识别结果，统计模拟图像及识别结果，构建缺陷识别库； 接收到待识别图像时，根据缺陷识别库对待识别图像进行前置识别，当识别失败时，应用AI进行识别； 所述获取被检测对象的图像数据，对图像数据进行预处理，标记各个位置的特征值的步骤包括： 获取被检测对象的图像数据； 对所述图像数据进行通道切分，得到不同通道的图层； 对不同通道的图层均进行梯度运算，得到梯度层； 根据所述梯度层标记轮廓点，连接轮廓点，得到各个子区； 对每个位置，查询包含该位置的所有子区，查询每个子区的像素点数量，根据每个子区的像素点数量确定该位置的特征值； 所述根据所述特征值在图像数据中抽取基底图像及缺陷特征，组合抽取到的缺陷特征，得到综合特征的步骤包括： 计算相邻像素点的特征值差值，根据所述特征值差值对像素点进行聚类； 选取像素点数量最多的区域，对该区域进行图像补齐，得到基底图像；其中，图像补齐过程用于将区域尺寸扩展为被检测对象的标准图像尺寸； 将像素点数量小于预设的数量阈值的区域作为缺陷特征； 比对缺陷特征的轮廓相似度，当轮廓相似度达到预设的相似度阈值时，叠加缺陷特征，得到综合特征；其中，综合特征中含有特征标签，用于表征参与叠加的缺陷特征。

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