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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利勺子缺陷检测方法、系统、电子设备及计算机存储介质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：CN116152534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310034771.1，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权勺子缺陷检测方法、系统、电子设备及计算机存储介质是由曾志强;邓照贤;王晓栋;严菲;金季岚;张泓设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本勺子缺陷检测方法、系统、电子设备及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种勺子缺陷检测方法、系统、电子设备及计算机存储介质，涉及机器学习领域，方法包括获取勺子图像；根据所述勺子图像构建空间自表示张量；根据所述空间自表示张量构建基于秩逼近和稀疏约束的多视图聚类模型；对所述多视图聚类模型的目标函数进行求解，得到多视图数据的相似矩阵；根据所述相似矩阵利用谱聚类算法进行聚类，得到勺子缺陷检测结果。本发明能提高聚类性能。

本发明授权勺子缺陷检测方法、系统、电子设备及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种勺子缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取勺子图像； 根据所述勺子图像构建空间自表示张量； 根据所述空间自表示张量构建基于秩逼近和稀疏约束的多视图聚类模型； 对所述多视图聚类模型的目标函数进行求解，得到多视图数据的相似矩阵； 构建基于秩逼近和稀疏约束的多视图聚类模型，目标函数如下： s.t.Xv＝XvZv+Ev,v＝1,2,...V； Z＝φZ1,Z2,...,ZV； E＝[E1；E2；...；EV] 其中，Xv表示第v个视图的数据矩阵，φ·表示将不同视图的自表示矩阵ZV作为张量的正面切片构造一个N×N×V的三阶张量，Z表示子空间自表示张量，E表示按行将V个噪声矩阵串联后得到的矩阵，||·||TLD表示张量对数行列式，||·||2,1表示对噪声矩阵施加l2,1范数约束，||·||1表示对不同的自表示矩阵施加l1范数约束，λ和β表示惩罚参数； 为了让目标函数可分解为多个只含一种变量的子问题，引入辅助张量变量A、辅助子空间表示矩阵Bv，经过简单的变量替换后，转换目标函数如下： s.t.Xv＝XvZv+Ev,v＝1,2,...V； Z＝φZ1,Z2,...,ZV； E＝[E1；E2；...；EV]； Z＝A； Zv＝Bv 利用增广拉格朗日算法，模型被重写为无约束最小化问题： 其中，L·为拉格朗日函数，矩阵Yv，Qv和张量W代表了三个拉格朗日乘子，是Frobenius范数的平方，μ、σ和ρ是惩罚因子； 固定其他变量以更新变量Bv，Bv的优化子问题可由以下的公式求解： 其中S是软阈值收缩算子； 根据所述相似矩阵利用谱聚类算法进行聚类，得到勺子缺陷检测结果。

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