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龙图腾网获悉苏州凌云视界智能设备有限责任公司;苏州凌云光工业智能技术有限公司;凌云光技术股份有限公司申请的专利屏幕检测模型训练方法、装置、设备及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：CN114359186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202111572369.6，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权屏幕检测模型训练方法、装置、设备及存储介质是由时广军;周钟海;姚毅;杨艺设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本屏幕检测模型训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种屏幕检测模型训练方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：获取预设屏幕图像的无缺陷区域图像，得到所述无缺陷区域图像的初始图像样本训练集；根据所述初始图像样本训练集和预设的屏幕检测模型，基于预设的模型训练参数，对所述屏幕检测模型进行训练，以根据训练后的所述屏幕检测模型对待测屏幕图像进行缺陷检测。本申请实施例提高了屏幕检测模型的训练效率。

本发明授权屏幕检测模型训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种屏幕检测模型训练方法，其特征在于，包括： 响应于用户发出的图像区域划分指令，确定预设屏幕图像中的至少一个无缺陷区域图像，得到所述无缺陷区域图像的初始图像样本训练集；所述图像区域划分指令包括划分规则；所述划分规则为在所述预设屏幕图像的九个不同区域中划分无缺陷区域图像； 根据预设的至少一个滤波核，对所述初始图像样本训练集中的任一无缺陷区域图像进行滤波处理；所述滤波核的数量为5个，分别为2个横向滤波的滤波核，2个纵向滤波的滤波核和1个斜向滤波的滤波核；其中，2个横向滤波的滤波核权重值不同，以及2个纵向滤波的滤波核权重值不同； 将滤波后得到的无缺陷滤波图像作为目标图像样本训练集； 将所述目标图像样本训练集输入预设的屏幕检测模型；所述屏幕检测模型为高斯混合模型； 根据预设的高斯概率密度函数，得到所述目标图像样本训练集中任一无缺陷滤波图像的无缺陷屏幕图像特征值；所述无缺陷屏幕图像特征值用于表征无缺陷屏幕图像的图像特征；所述图像特征为RGB像素特征、灰度特征、对比特征和纹理特征中的任一项；所述高斯概率密度函数为高斯混合模型中预设的概率分布密度函数；所述无缺陷屏幕图像特征值为表征无缺陷屏幕图像的图像特征的特征值；所述无缺陷屏幕图像特征值为通过所述高斯混合模型的高斯概率密度函数对所述目标图像样本训练集中的无缺陷滤波图像进行训练并在训练过程中产生得到； 根据所述无缺陷屏幕图像特征值和预设的损失函数，确定所述无缺陷屏幕图像特征值的当前损失值； 判断所述当前损失值是否满足预设的损失值判断条件，若是，则确定所述无缺陷屏幕图像特征值为目标特征值，所述屏幕检测模型训练完成，以根据训练后的所述屏幕检测模型对待测屏幕图像进行缺陷检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人苏州凌云视界智能设备有限责任公司;苏州凌云光工业智能技术有限公司;凌云光技术股份有限公司，其通讯地址为：215123 江苏省苏州市工业园区长阳街259号钟园工业坊A1-1F, A0-1F东侧一半；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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