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龙图腾网获悉深圳市深视创新科技有限公司申请的专利缺陷样本生成方法、装置及计算机可读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：CN115170901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202210678936.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权缺陷样本生成方法、装置及计算机可读存储介质是由许琦设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本缺陷样本生成方法、装置及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种缺陷样本生成方法、装置及计算机可读存储介质，涉及深度学习技术领域。该方法包括以下步骤：将预设缺陷图像与预设目标图像，输入已训练的卷积神经网络，获得缺陷图像样本；所述卷积神经网络包括依次连接的小波滤波模块、下采样层、上采样层，所述小波滤波模块用于对输入图像进行预设小波滤波处理；其中，下采样层包括交替设置的至少一个下采样模块和至少一个小波滤波模块；上采样层包括交替设置的至少一个上采样模块和至少一个小波滤波模块；所述下采样层中的下采样模块与所述上采样层中的上采样模块数量相等且相互对应。本发明为缺陷检测模型的训练提供了有效的缺陷样本。

本发明授权缺陷样本生成方法、装置及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种缺陷样本生成方法，其特征在于，所述缺陷样本生成方法包括以下步骤： 将预设缺陷图像与预设目标图像，输入已训练的卷积神经网络，获得缺陷图像样本； 所述卷积神经网络包括依次连接的小波滤波模块、下采样层、上采样层，所述小波滤波模块用于对输入图像进行预设小波滤波处理；其中， 下采样层包括交替设置的至少一个下采样模块和至少一个小波滤波模块，所述下采样模块包括至少一个下采样单元和至少一个下采样卷积层； 上采样层包括交替设置的至少一个上采样模块和至少一个小波滤波模块，所述上采样模块包括至少一个上采样单元和至少一个上采样卷积层； 所述下采样层中的下采样模块与所述上采样层中的上采样模块数量相等且相互对应； 所述将预设缺陷图像与预设目标图像，输入已训练的卷积神经网络，获得缺陷图像样本的步骤之前包括： 获取待训练卷积神经网络； 将预设缺陷训练图像与预设目标训练图像，输入所述待训练卷积神经网络，获得目标缺陷图像； 根据所述预设缺陷训练图像和所述目标缺陷图像，对所述待训练卷积神经网络进行训练，直至所述待训练卷积神经网络收敛，获得已训练的卷积神经网络模型； 所述将预设缺陷训练图像与预设目标训练图像，输入所述待训练卷积神经网络，获得目标缺陷图像的步骤包括： 基于小波滤波模块，对预设缺陷训练图像与预设目标训练图像进行预设小波滤波处理，输出第一缺陷特征图像； 基于下采样层的下采样单元、下采样卷积层和小波滤波模块对输出的所述第一缺陷特征图像进行对应的处理后，输出第二缺陷特征图像； 基于上采样层的上采样单元、上采样卷积层和小波滤波模块对输出的所述第二缺陷特征图像进行对应的处理后，输出目标缺陷图像。

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