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龙图腾网获悉合肥科大智能机器人技术有限公司;科大智能科技股份有限公司;科大智能电气技术有限公司申请的专利基于正样本的异物检测方法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：CN115294323B 。

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：202210872446.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于正样本的异物检测方法及存储介质是由吴道平;印祯民;周炯;章海兵;汪中原设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于正样本的异物检测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明的一种基于正样本的异物检测方法及存储介质，其方法包括采用机器人定点巡检拍摄方式获取待测设备同一部位的待测图像与模板图像；将待测图像与模板图像进行配准；接着将配准后待测图像的异物待检测区域作为预先训练好的异物检测网络输入，得到精确的异物分割图；然后对异物分割图进行后处理，得到异物区域与概率。本发明采用机器人定点拍摄方式获取样本，简化了检测定位难点，适用于基于正样本重构判别异物检测方法。仅需收集正常样本且无需人工标注，大大降低了训练样本收集制作难度；另外基于正样本的异物检测算法，通过使用异物模拟生成器、异物重构网络以及异物分割判别网络，适用于所有的异物类型，检测精度较高，泛化能力强。

本发明授权基于正样本的异物检测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于正样本的异物检测方法，其特征在于，包括以下步骤， S1、采用机器人定点拍摄方式获取待测设备同一部位的待测图像与模板图像； S2、将待测图像与模板图像进行配准，得到待测图像中异物待检区域； S3、将异物待检测区域作为预先训练好的异物检测网络输入，得到精确的异物分割图； 所述预先训练好的异物检测网络包括异常模拟生成器、异物重构网络与异物分割判别网络，其中，异常模拟生成器的处理步骤如下： 1使用柏林噪声生成器生成噪声，捕获各种形状异常； 2通过随机均匀选取阈值，将噪声二值化为异常图； 3从与输入图像分布无关的异常源图像数据集中采样的异常纹理源图像A； 4使用随机增强采样方法，从集合{后处理、锐度、日晒、均衡、亮度变化、颜色变化、自动对比度}中随机选择三种操作对A进行增强； 5增强的纹理图像A、异常图Ma以及原始图像I混合用来生成刚刚超出分布的异常；最终模拟异常生成器生成异常图像Ia定义为， 其中A为增强后纹理图像，为异常掩码图、I为输入原图，是图像取反，是元素乘法运算，β是混合中的不透明度参数，从[0.1,1.0]区间中均匀采样； 所述的异物重构网络采用编码-解码架构，其中异物检测网络使用一种编码-解码架构，编码器包括依次连接的第一到第四的卷积层与池化层；解码器包括依次连接的第一到第四卷积变换层与上采样层以及第五卷积层，第五层卷积层的输出作为重构图像Ir输出； 编码器包含多层卷积层、激活层、池化层，解码器包含多层卷积层，激活层、上采样层，解码器和编码器都学习正常样本的编码，然后从降维编码中仅可能生成接近原始输入； 所述的异物分割判别网络采用类似U-Net架构并具有跳跃连接的编码-解码架构，其中编码器包括依次连接的第一到第四的卷积层与池化层；解码器包括依次连接的第一到第四的卷积变换层与上采样层以及第五层卷积层，并将编码器第四层池化层上采样与解码器第一层卷积变换层连接，将编码器第三层池化层上采样与解码器第二层卷积变换层连接，将编码器第二层池化层上采样与解码器第三层卷积变换层连接，将编码器第一层池化层上采样与解码器第四层卷积变换层连接，解码器第五层卷积层输出异物分割掩码图； 编码器包含多层卷积层、激活层、池化层，解码器包含多层卷积层，激活层、上采样层，编码与解码采用跳跃连接的编码，全面捕捉高维图像空间中正态数据分布的多尺度分布； S4、对异物分割图像进行后处理，进行异常定位与检测。

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