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龙图腾网获悉广东工业大学;广州德视迪智能技术有限公司申请的专利一种基于知识引导可微调的工件缺陷定位方法和装置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：CN119444730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411584821.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于知识引导可微调的工件缺陷定位方法和装置是由许亮;林书优;罗晖设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识引导可微调的工件缺陷定位方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识引导可微调的工件缺陷定位方法和装置，涉及工业检测技术领域，方法包括：采用工件正常图像集训练确定目标残差流模型；基于目标残差流模型构建初始知识引导边缘细化网络，并采用工件正常图像集和工件伪缺陷图像集训练确定目标知识引导边缘细化网络；基于各工件难检缺陷图像的难检图像特征构建难检缺陷知识库；根据待测工件图像和难检缺陷知识库确定疑似缺陷区域图像特征和缺陷先验知识；通过目标知识引导边缘细化网络，采用疑似缺陷区域图像特征结合缺陷先验知识进行对待测工件图像的困难样本微调，并基于目标残差流模型对待测工件图像进行纹理结构异常特征增强，输出工件缺陷定位图像。整体上提升了工件缺陷定位准确度。

本发明授权一种基于知识引导可微调的工件缺陷定位方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识引导可微调的工件缺陷定位方法，其特征在于，包括： 获取工件正常图像集，对所述工件正常图像集进行图像预处理生成工件伪缺陷图像集； 采用所述工件正常图像集对初始残差流模型进行训练，确定目标残差流模型； 基于所述目标残差流模型构建初始知识引导边缘细化网络，并采用所述工件正常图像集和工件伪缺陷图像集对所述初始知识引导边缘细化网络进行训练，确定目标知识引导边缘细化网络； 获取多个工件难检缺陷图像，基于各所述工件难检缺陷图像的难检图像特征构建难检缺陷知识库； 当接收到待测工件图像时，根据所述待测工件图像和所述难检缺陷知识库，确定所述待测工件图像的疑似缺陷区域图像特征和缺陷先验知识； 通过所述目标知识引导边缘细化网络，采用所述疑似缺陷区域图像特征结合所述缺陷先验知识进行对所述待测工件图像的困难样本微调，并基于所述目标残差流模型增广所述待测工件图像的图像通道以进行纹理结构异常特征增强，输出工件缺陷定位图像； 其中，知识引导边缘细化网络包括编码器、解码器和目标残差流模型，编码器包括语义特征提取器和并行空洞卷积模块，并行空洞卷积模块包括1×1卷积层、不同空洞率的3×3卷积层和平均池化层，解码器包括第一卷积层和第二卷积层。

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