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龙图腾网获悉宁德思客琦智能装备有限公司申请的专利表面缺陷检测方法、系统、电子设备、存储介质及模型训练方法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：CN121213566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511768024.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权表面缺陷检测方法、系统、电子设备、存储介质及模型训练方法是由付文辉;曹基升;吴长金;李超;高松斌设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本表面缺陷检测方法、系统、电子设备、存储介质及模型训练方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种表面缺陷检测方法、系统、电子设备、存储介质及模型训练方法。该方法包括：获取待检测物的待检测图像，将待检测图像输入表面缺陷检测模型中，得到结果重构图像；将结果重构图像输入至表面缺陷检测模型的Gabor卷积层，生成待检测判定响应图；对待检测判定响应图进行处理，筛选潜在缺陷点并聚合为候选缺陷区域，计算每个候选缺陷区域的缺陷分数，当存在缺陷分数大于或等于预设分数的情况下，则判定待检测物存在缺陷。该方法用以达到提高表面缺陷检测的精度的效果。

本发明授权表面缺陷检测方法、系统、电子设备、存储介质及模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种表面缺陷检测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取检测物的无缺陷的表面图像集，对所述表面图像集中的每个表面图像进行带噪处理，得到表面带噪图像集，所述表面图像集作为重构目标基准； 将所述表面带噪图像集输入至待训练的初始重构网络，将所述表面图像集作为所述初始重构网络的重构目标，基于所述表面带噪图像集和所述表面图像集对所述初始重构网络进行监督训练，在所述初始重构网络输出的初步重构图像与所述表面图像集中的图像的相似度达到预设阈值时，完成所述初始重构网络的训练并冻结其参数； 将所述表面图像集输入至冻结参数的所述初始重构网络，得到初步重构图像集，将所述初步重构图像集输入至Gabor卷积层，得到多方向响应图集，所述多方向响应图集是所述Gabor卷积层中的Gabor滤波器基于学习参数对所述初步重构图像集中的图像进行多方向特征响应后的响应集合，所述学习参数至少包括波长、标准差、方向、长宽比； 将所述多方向响应图集输入至差分重构网络，得到缺陷注意力图像，将所述表面带噪图像集中的图像与所述缺陷注意力图像在通道维度上进行拼接，输出结果重构图像，得到训练后的表面缺陷检测模型； 其中，差分重构网络包括注意力生成网络和精炼重构网络，注意力生成网络用于接收所述多方向响应图集并输出所述缺陷注意力图像；精炼重构网络用于接收通道拼接后的图像，并输出结果重构图像； 以所述表面带噪图像集为正常重构目标，以预设的非正常常数张量为缺陷区域差异放大目标，通过差分损失函数优化参数，所述参数至少包括初始重构网络的参数、Gabor卷积层的参数、差分重构网络的参数中的一个； 所述差分损失函数表示为； ； 其中，，，符号表示逐元素相乘，为平衡权重，为预设的非正常常数张量，为缺陷注意力图像，为结果重构图像，为无缺陷的表面图像集中的单张图像。

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