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龙图腾网获悉泉州装备制造研究所;中国科学院福建物质结构研究所申请的专利一种基于对抗性蒸馏的钢材表面缺陷检测轻量级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：CN121304685B 。

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：202511882674.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于对抗性蒸馏的钢材表面缺陷检测轻量级方法是由赖佳华;巢建树;李垚卿;袁建亚;沈慧芳设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗性蒸馏的钢材表面缺陷检测轻量级方法在说明书摘要公布了：本发明涉及钢材表面缺陷检测，具体涉及一种基于对抗性蒸馏的钢材表面缺陷检测轻量级方法，包括如下依次执行的步骤：S1：构建或获取教师模型和学生模型，将钢材表面图像分别输入该教师模型和该学生模型进行特征提取，获取教师模型输出图像和学生模型输出图像；S2：基于对抗性蒸馏计算该教师模型输出图像和该学生模型输出图像之间的蒸馏损失；S3：采用步骤S2计算的蒸馏损失优化该学生模型；S4：采用优化后的学生模型进行钢材表面缺陷检测；使用改进的对抗性蒸馏技术提升轻量级模型的性能，满足了工业上对钢材表面缺陷检测的需求。

本发明授权一种基于对抗性蒸馏的钢材表面缺陷检测轻量级方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗性蒸馏的钢材表面缺陷检测轻量级方法，其特征在于：包括如下依次执行的步骤： S1：构建或获取教师模型和学生模型，将钢材表面图像分别输入该教师模型和该学生模型进行特征提取，获取教师模型输出图像和学生模型输出图像； S2：基于对抗性蒸馏计算该教师模型输出图像和该学生模型输出图像之间的蒸馏损失，具体计算步骤如下： S2-1：假设输入两个随机变量和，计算和之间的Spearman相关系数： ； 其中，，表示中第个数据点的排名，表示中第个数据点的排名，为类别数，表示变量排名的差异； S2-2：采用如下公式计算的软排名： ； ； 其中，表示元素的软排名，表示Sigmoid函数，为缩放系数，表示显著性图损失，Spearma相关系数，和分别表示学生模型和教师模型的输出； S2-3：采用CAM分别计算该教师模型输出图像和该学生模型输出图像的归因区域： ； ； 其中，为教师模型输出图像的归因区域，为学生模型输出图像的归因区域，和分别为教师模型和学生模型的第个特征图的权重，和分别表示教师模型、学生模型第k个特征图的激活值，表示输入图像； 通过最小化两个模型之间的均方误差来实现归因区域对齐： ； 其中，和分别是归因区域的宽度和高度，表示双线性插值，和分别表示归因区域的位置； S2-4：采用如下公式计算对抗性蒸馏的整体的输出损失： ； ； 其中，表示显著性图损失，表示CAM对齐损失，为平衡两个损失项的权重参数，为常数项，和表示原始样本和对抗样本，为联合损失函数；表示教师模型对对抗样本在y上的置信度，表示置信度调制指数，表示权重系数，表示学生模型在原始样本和对抗样本上输出的差异，表示学生模型在原始样本上的交叉熵损失； S3：采用步骤S2计算的蒸馏损失优化该学生模型； S4：采用优化后的学生模型进行钢材表面缺陷检测。

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泉州装备制造研究所;中国科学院福建物质结构研究所，其通讯地址为：362000 福建省泉州市台商投资区洛阳镇上浦村吉贝511号；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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