浙江工业大学洪景山获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利面向工业缺陷检测的随机区域马赛克数据增强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：CN119251079B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411230267.X，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权面向工业缺陷检测的随机区域马赛克数据增强方法及系统是由洪景山;胡海根;周乾伟;陈琦;管秋设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向工业缺陷检测的随机区域马赛克数据增强方法及系统在说明书摘要公布了：一种面向工业缺陷检测的随机区域马赛克数据增强方法，首先定义用于控制马赛克块大小的参数列表Patch‑List，在每次数据增强时随机选择不同大小的马赛克块；其次根据选定的马赛克块大小，将图像划分为若干网格，并通过概率参数Pm决定是否对每个网格执行马赛克模糊处理；通过引入Miou与Mp两个阈值参数来对目标区域的马赛克覆盖程度进行判断。若某目标区域的马赛克覆盖超出阈值，则自动移除其标签信息；模型在每轮的训练过程中以Pt的概率进行开启该数据增强，直至模型训练结束。以及提供一种随机区域马赛克数据增强系统。本发明能够实现提高检测模型分类精度与定位精度，同时部署简单，易于使用。
本发明授权面向工业缺陷检测的随机区域马赛克数据增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向工业缺陷检测的随机区域马赛克数据增强方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：读取训练集中的缺陷图像及其对应的类别与位置的标签信息； 步骤2：设定Patch-List参数列表，该列表存储若干预先定义的数值，用于控制所生成的马赛克块的大小； 步骤3：在模型的训练过程中会根据步骤2中设定的Patch-List参数列表进行随机选取，并根据所选取到的值将图像进行平均划分为若干网格，划分完成后遍历每个图像网格，并设定概率参数来对每个网格进行判断是否执行马赛克模糊处理，得到马赛克后的图像； 步骤4：在步骤3的基础上设定阈值参数与，并对马赛克所覆盖到的待检测目标区域进行分析，当待检测目标区域被马赛克块覆盖范围IoA大于且所使用的马赛克块大小大于时，将该目标的标签信息进行删除； 步骤5：在模型的训练过程中以设定的概率开启该数据增强，开启后按照上述步骤2-步骤4进行训练，直至模型完全收敛。
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