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龙图腾网获悉聚时科技(上海)有限公司申请的专利一种基于孪生残差网络的二阶段多分类工业图像缺陷检测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：CN114581722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210285597.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于孪生残差网络的二阶段多分类工业图像缺陷检测方法是由张逸为;郑军设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于孪生残差网络的二阶段多分类工业图像缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于孪生残差网络的二阶段多分类缺陷检测方法，将待检测图像与其模板信息共同输入到网络中，提取差异特征，并将差异特征按照残差网络设计思想结合到以模板信息为输入的残差网络中，提取多分类特征；利用差异特征训练二分类检测网络；使用检测网络的提案检测框用于多分类检测网络的训练，完成缺陷多分类检测任务。本发明中，孪生网络结构与残差网络结构解耦了缺陷与模板信息，使得网络更加明确地学习缺陷部分与分类部分，并且具有很强的迁移能力，同时结合了二分类检测网络与多分类检测网络的特点和优势，设计出了既能准确检测出缺陷又能准确多分类的网络结构。

本发明授权一种基于孪生残差网络的二阶段多分类工业图像缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生残差网络的二阶段多分类工业图像缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.获取待检测图像与对应的模板图像并对图像数据进行预处理； S2.将待检测图像与模板图像输入至孪生骨干网络，完成图像数据处理，将形成的数据表示特征输入至孪生FPN网络得到孪生FPN特征； S3.将模板数据输入残差网络，结合孪生网络特征提取得到残差网络特征，再输入至残差FPN网络得到残差FPN特征；包括： S31.将模板图像送入残差网络，提取输入数据的中间特征； S32.找到中间特征提取前最后一个残差块，将步骤S2中提取的孪生网络特征对应尺寸合并入残差块结构当中，得到残差网络特征； S33.将残差网络特征送入到FPN特征提取模块，得到具有固定通道数的残差FPN特征；所述孪生FPN特征及残差FPN特征均为D4-D64的特征； S4.将孪生FPN特征送入分割网络进行监督训练，对特征进行优化处理； S5.将孪生FPN特征输入二分类检测网络进行二分类监督训练，提取该检测网络的提议检测框； S6.以提议检测框和残差FPN特征训练多分类检测网络； S7.用多分类检测网络检测图像样本输出检测结果。

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