梅卡曼德(北京)机器人科技有限公司洪恺临获国家专利权
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龙图腾网获悉梅卡曼德(北京)机器人科技有限公司申请的专利缺陷检测模型训练方法及装置、缺陷检测方法和电子设备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：CN116883790B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310899497.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权缺陷检测模型训练方法及装置、缺陷检测方法和电子设备是由洪恺临;丁有爽;邵天兰设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本缺陷检测模型训练方法及装置、缺陷检测方法和电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供一种缺陷检测模型训练方法及装置、缺陷检测方法和电子设备，该缺陷检测模型训练方法包括：第一分支网络对获取的掩膜图像进行复原处理，得到第一分支网络输出的多个第一特征图像和预测复原图像；通过第二分支网络基于多个第一特征图像对缺陷图像的缺陷区域的位置进行识别，得到预测缺陷图像；确定预测复原图像相对于缺陷图像的第一损失值，并采用第一损失值调整第一分支网络的网络参数；确定预测缺陷图像相对于获取的标签图像的第二损失值，并采用第二损失值调整第一分支网络和第二分支网络的网络参数，标签图像用于表示缺陷区域在缺陷图像的实际位置，本公开能够得到准确识别产品表面缺陷的缺陷检测模型。
本发明授权缺陷检测模型训练方法及装置、缺陷检测方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种缺陷检测模型训练方法，其特征在于，所述缺陷检测模型包括第一分支网络和第二分支网络，所述缺陷检测模型训练方法，包括： 通过所述第一分支网络对获取的掩膜图像进行复原处理，得到所述第一分支网络输出的多个第一特征图像和预测复原图像，所述掩膜图像是对缺陷图像中的缺陷区域进行掩膜处理后得到的； 通过所述第二分支网络基于多个第一特征图像对所述缺陷图像的缺陷区域的位置进行识别，得到预测缺陷图像； 确定所述预测复原图像相对于所述缺陷图像的第一损失值，并采用所述第一损失值调整所述第一分支网络的网络参数； 确定所述预测缺陷图像相对于获取的标签图像的第二损失值，并采用所述第二损失值调整所述第一分支网络和所述第二分支网络的网络参数，所述标签图像用于表示所述缺陷区域在所述缺陷图像的实际位置； 在确定满足预设训练条件的情况下，结束训练，得到训练完成的缺陷检测模型。
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