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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利基于图像的缺陷检测方法、电子设备、介质和程序产品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：CN120782774B 。

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：202511288316.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像的缺陷检测方法、电子设备、介质和程序产品是由张宁;肖时航;张敏设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像的缺陷检测方法、电子设备、介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于图像的缺陷检测方法、电子设备、介质和程序产品，涉及图像处理技术领域，通过预处理减少原始特征图中的空间特征数据和光谱特征数据，减少无关的边缘信息干扰，并压缩冗余的光谱信息，提高缺陷检测模型的运行速度；通过将目标特征图作为缺陷检测模型的输入，获得多个像素级的缺陷分类标签，进而获得待检测目标的缺陷标识图，缺陷标识图至少包括缺陷位置坐标和受损类型编码，实现对待检测目标进行像素级别的缺陷检测，提高缺陷检测的准确度，适用于高分辨率图像。

本发明授权基于图像的缺陷检测方法、电子设备、介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测目标的原始特征图，其中，所述原始特征图至少包括第一空间特征数据和第一光谱特征数据，所述第一空间特征数据至少包括第一空间高度和第一空间宽度，所述第一光谱特征数据至少包括第一通道数； 对所述原始特征图进行预处理，获得目标特征图，其中，所述目标特征图至少包括第二空间特征数据和第二光谱特征数据，所述第二空间特征数据至少包括第二空间高度和第二空间宽度，所述第二光谱特征数据至少包括第二通道数，且所述第二空间高度小于所述第一空间高度，所述第二空间宽度小于所述第一空间宽度，所述第二通道数小于所述第一通道数； 将所述目标特征图输入缺陷检测模型，以获得缺陷检测结果，其中，所述缺陷检测结果至少包括多个缺陷分类标签，所述多个缺陷分类标签与所述目标特征图的多个像素一一对应； 根据所述多个缺陷分类标签，获得所述待检测目标的缺陷标识图，其中，所述缺陷标识图至少包括缺陷位置坐标和受损类型编码； 其中，所述对所述原始特征图进行预处理，获得目标特征图，包括： 对所述原始特征图进行主成分分析，获得第一特征图，其中，所述第一特征图至少包括所述第一空间特征数据和所述第二光谱特征数据； 通过动态领域聚类机制对所述第一特征图进行处理，获得第二特征图； 将所述第二特征图输入卷积块，获得所述目标特征图； 所述缺陷检测模型至少包括卷积神经网络模块、跨阶段局部网络模块、语义分割头模块以及归一化模块，所述将所述目标特征图输入缺陷检测模型，以获得缺陷检测结果，包括： 将所述目标特征图输入所述卷积神经网络模块，获得第三特征图； 将所述第三特征图输入所述跨阶段局部网络模块，获得第四特征图； 将所述第四特征图输入所述语义分割头模块，获得语义分割结果集合，其中，所述语义分割结果集合至少包括所述多个像素的语义分割结果，所述语义分割结果至少包括所述第一空间特征数据和对应像素的类别特征数据，所述类别特征数据至少包括对应像素的多个受损类型； 将所述多个像素的类别特征数据分别输入所述归一化模块，确定所述多个像素对应的缺陷分类标签。

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