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龙图腾网获悉浪潮软件集团有限公司申请的专利基于自监督对比学习的线缆表面异常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：CN117197060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202311093644.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于自监督对比学习的线缆表面异常检测方法及系统是由卢则兴;段京峰;刘毅;李淑圣;梁翔宇设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督对比学习的线缆表面异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自监督对比学习的线缆表面异常检测方法及系统，属于计算机视觉技术领域，要解决的技术问题为如何在不需要异常数据、且避免异常数据干扰的情况下进行工业质检。包括图像处理、模型构建、模型训练和异常检测四个步骤。使用对比学习的训练方式进行训练，可以更好的提取线缆表面特征，并且在模型训练时可使用只有正样本的数据集，避免了数据标注，降低数据获取成本；在模型训练过程中，对于输入预测分支的图像，通过掩码图像对背景进行随机掩盖后再对图像进行数据增强，对于输入对比分支的图像，对图像进行数据增强，提高了样本的多样性，增强了模型鲁棒性。

本发明授权基于自监督对比学习的线缆表面异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督对比学习的线缆表面异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 图像处理：采集具有线缆和背景的图像作为样本图像，对于每个样本图像分别进行两路操作，一路为：通过图像掩码对样本图像中背景进行随机遮盖后，对样本图像进行数据增强处理，得到掩码增强后图像；另一路为：对样本图像进行数据增强处理，得到数据增强后图像； 模型构建：构建异常检测模型，所述异常检测模型包括两路分支，分别为预测分支和对比分支，所述预测分支包括编码器、线性层和多层感知机结构，线性层和多层感知机结构作为编码器输出端的两路分支，编码器用于以图像为输入，预测输出多维特征向量，线性层用于以编码器输出的多维特征向量为输入，预测输出图像为正样本的概率，多层感知机结构用于以编码器输出的多维特征向量为输入，降维输出特征向量；所述对比分支包括编码器和多层感知机机构，所述编码器用于以图像为输入，预测输出多维特征向量，多层感知机结构用于以编码器输出的多维特征向量为输入，降维输出特征向量，其中，预测分支和对比分支中编码器以及多层感知机结构具有相同的模型结构、且初始化参数相同； 模型训练：将掩码增强后图像输入所述预测分支，将数据增强后图像输入所述对比分支，基于预测分支的输出以及对比分支的输出构建损失函数，通过损失函数最小化进行模型训练，得到异常检测模型的权重参数，并得到训练后预测分支，将训练后预测分支中编码器和线性层作为最终异常检测模型； 异常检测：将待检测图像输入最终异常检测模型，通过最终异常检测模型预测输出图像为正样本的概率； 其中，样本图像中，线芯位于图像的中心位置，背景位于线芯的两侧； 通过图像掩码对样本图像中背景进行随机遮盖时，执行如下操作： 设置遮挡面积占样本图像总面积的范围sl和sh，设置遮挡的长宽比率为从r1到r2,设置遮挡背景范围为h1和h2； 根据掩码图像的高H和宽W，计算出掩码图像的面积S，遮挡面积Se的计算公式为： Se＝Randsl,sh*S 随机获取遮挡长宽比re＝Randr1,r2，计算遮挡部分的高He和宽We，计算公式如下： 根据遮挡范围计算遮挡起始坐标点xe,ye，计算公式如下： xe＝Rand0,W-We，ye＝Randa 其中a∈0,h1-He∪h2,H-He； 其中，对样本图像进行数据增强，包括样本图像进行图像水平与垂直翻转、图像缩放和或图像高斯模糊处理； 其中，损失函数表达式如下： 其中，N是模型训练过程中预设的批量大小，是yi是第ii张样本图像通过预测分支产生的特征向量，是第ii张样本图像通过对比分支产生的特征向量，pi是预测分支中线性预测层输出的第ii张样本图像为正样本的概率； λ是用以平衡对比损失和回归损失的超参数，取值范围0,1，其中，对比损失为两路分支得到特征向量的均方误差回归损失为 在模型训练过程中，设置学习率、批量大小以及训练迭代次数，基于cosine学习率衰减策略、通过随机梯度下降方法优化损失函数； 其中，在模型训练过程中，按照训练迭代轮次更新预测分支对应的权重参数，并基于预测分支的权重参数、通过指数移动平均方法更新对比分支的权重参数。

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