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龙图腾网获悉合肥欣奕华智能机器股份有限公司申请的专利模型训练方法、缺陷目标检测方法、装置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：CN115272166B 。

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：202210535751.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权模型训练方法、缺陷目标检测方法、装置及存储介质是由张华;许月;温栋梁;杜超;陈友江设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、缺陷目标检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种模型训练方法、缺陷目标检测方法、装置及存储介质，涉及智能制造与人工智能技术领域，能够提高对液晶面板中的较小的目标的检测准确度。该方法包括：确定多个缺陷样本和预设损失函数；预设损失函数的参数包括：预设缺陷目标的实际边界框的坐标信息、预设缺陷目标的任一个预测边界框的坐标信息、预设缺陷目标的实际面积、以及预设缺陷目标的多个预测面积；基于预设损失函数构建第一神经网络模型；将多个缺陷样本输入第一神经网络模型中进行训练，确定缺陷目标检测模型；缺陷目标检测模型用于确定目标面板的采集图中缺陷目标的边界框的坐标信息。本申请实施例用于模型训练过程中。

本发明授权模型训练方法、缺陷目标检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 确定多个缺陷样本和预设损失函数；一个缺陷样本为一个缺陷面板的采集图；所述预设损失函数的参数包括：预设缺陷目标的实际边界框的坐标信息、所述预设缺陷目标的任一个预测边界框的坐标信息、所述预设缺陷目标的实际面积、以及所述预设缺陷目标的多个预测面积；所述实际面积根据所述实际边界框的坐标信息确定；所述多个预测面积根据所述预设缺陷目标的多个预测边界框的坐标信息确定；所述预设缺陷目标为所述多个缺陷样本中的任一个缺陷样本中的缺陷目标； 基于所述预设损失函数构建第一神经网络模型； 将所述多个缺陷样本输入所述第一神经网络模型中进行训练，确定缺陷目标检测模型；所述缺陷目标检测模型用于确定目标面板的采集图中缺陷目标的边界框的坐标信息； 所述预设损失函数满足以下公式： 其中，所述PDA为损失函数值；所述L为所述预设缺陷目标的实际边界框的中心点与所述预设缺陷目标的任一个预测边界框的中心点之间的欧氏距离；所述S为所述实际面积与所述多个预测面积之和； 所述L满足以下公式： 其中，Ax1，Ay1和Ax2，Ay2为所述实际边界框中任一条对角线的两个端点；Bx1，By1和Bx2，By2为所述任一个预测边界框中任一条对角线的两个端点； 所述S满足以下公式： S= 其中，所述W为所述任一个预测边界框的宽；所述h为所述任一个预测边界框的长；所述R为所述任一个预测边界框的半径。

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合肥欣奕华智能机器股份有限公司，其通讯地址为：230013 安徽省合肥市新站区龙子湖路与荆山路交口西南；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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