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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于分布表征的缺陷检测方法和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：CN116109613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310163563.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于分布表征的缺陷检测方法和系统是由李斌;李鹤;牛拴龙;王苗;刘保辉;柳春浩设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布表征的缺陷检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分布表征的缺陷检测方法和系统，属于工业产品缺陷检测技术领域。本发明针对简单随机采样在缺陷样本量少的工业数据集上容易产生分布偏差的问题，本发明设计分布表征网络获取数据分布作为数据集拆分的理论依据；同时综合考虑了距离因素和密度因素，距离因素能够有效控制在整个数据分布上的各个区域中进行采样，保证样本区域采样的全面性，密度因素能够根据样本的聚集程度自适应调节样本采样的数量，保证抽取的样本均匀性。本发明能够有效保证拆分子集数据分布的一致性，有助于促进模型更稳定的性能表现以及更低达的分类误差。

本发明授权一种基于分布表征的缺陷检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分布表征的缺陷检测方法，其特征在于，包括： S1.对工业图像数据集进行正常图像和缺陷类别图像标记； S2.对标记的工业图像数据集图像进行多次数据增强，将来自同一张图像的两次增强视图作为正样本对，而来自不同图像的增强视图则作为负样本对； S3.构建分布表征网络；所述分布表征网络包括编码器和投影头；所述编码器用于提取图像特征，将增强视图映射到潜在空间；所述投影头用于将编码器提取的图像特征进一步映射到单位超球面； S4.将正样本对和负样本对输入分布表征网络，将标签先验信息引入对比损失作为损失函数迭代训练所述分布表征网络； S5.将工业图像数据集输入训练好的分布表征模型，得到数据分布；所述数据分布中的表征向量与数据集中的每个图像一一对应； S6.将所有表征向量划分为多个邻域：对向量间的特征差异进行量化，将特征差异小于设定阈值的向量划分为同一邻域； S7.采样各个邻域的中心点，并根据邻域内样本的聚集程度确定各个邻域采样样本的数量α，在每个邻域中再次采样α个样本；将各个邻域的中心点以及α个样本点对应的图像构成测试集； S8.将剩余图像作为训练集；并在剩余图像上重复步骤S6-S7得到验证集； S9.利用划分的训练集、测试集和验证集进行缺陷检测。

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