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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于多维度度量的小样本Mini LED缺陷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：CN115546141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211213762.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多维度度量的小样本Mini LED缺陷检测方法及系统是由曹增辉;吴宗泽;任志刚;谭淇;赖家伦设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度度量的小样本Mini LED缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维度度量的小样本MiniLED缺陷检测方法及系统，方法包括以下步骤：S1：获取MiniLED屏幕图片并进行图像灰度化处理；S2：将灰度化处理的图像进行二值化处理；S3：确定二值化处理后图像的轮廓坐标，根据轮廓坐标对单个LED矩阵图像进行裁剪；S4：以ResNet18作为特征提取模块构建检测模型并训练，得到训练后的检测模型；S5：待检测的单个LED矩阵图像输入训练好的检测模型，输出缺陷检测结果。本发明通过图像预处理能够快速确定LED矩阵位置进而得到单个LED矩阵图，同时在检测模型中采用多维度度量方式来克服经典度量方式计算相似度维度单一不能很好表达图片相似度的问题，提高了缺陷检测的准确度。

本发明授权一种基于多维度度量的小样本Mini LED缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度度量的小样本MiniLED缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取MiniLED屏幕图片并进行图像灰度化处理； S2：将灰度化处理的图像进行二值化处理； S3：确定二值化处理后图像的轮廓坐标，根据轮廓坐标对单个LED矩阵图像进行裁剪； S4：以ResNet18作为特征提取模块构建检测模型并训练，得到训练后的检测模型； S5：待检测的单个LED矩阵图像输入训练好的检测模型，输出缺陷检测结果； 其中，确定二值化处理后图像的轮廓坐标，根据轮廓坐标对单个LED矩阵图像进行裁剪具体步骤为： 利用掏空内部点法确定二值化处理后图像的轮廓，确定轮廓左上和右下点的坐标，根据左上和右下点的坐标确定LED矩阵的外接矩形，根据外接矩形对单个LED矩阵图像进行裁剪； 其中，以ResNet18作为特征提取模块构建检测模型，检测模型采用多维度度量方式MDM作为度量方式，以交叉熵损失函数作为损失函数进行训练和预测； 其中，所述检测模型的训练包括三个部分：网络的数据处理、网络的训练模式的确定以及预训练辅助数据集； 网络的数据处理： 在单个任务中，从训练数据集中随机选取N个标签类别，在每个类别中随机采样K个样本作为当前任务的训练集，并随机采样不重复的一个或多个样本作为测试集；网络模型的输入通过一个标准的特征提取层gθ，提取到训练集的特征向量； 测试集用于评估检测模型的性能，从训练集和测试集的图像中获得特征提取的结果后，将提取到的特征图传入度量函数来计算MDM相似度； 网络的训练模式： 网络的训练过程是将训练集分成小的few-shot子集，并且划分为训练集和测试集，即网络的训练阶段实是多次FSL学习的叠加； 预训练辅助数据集： 网络训练是辅助数据集预训练加目标数据集微调的方式进行训练，其中，辅助训练集为PVEL-AD数据集。

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