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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种面向少样本表计缺陷图像生成的稳定扩散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：CN120339182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510310376.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种面向少样本表计缺陷图像生成的稳定扩散方法是由张珂;盛鑫;肖扬杰;任泽华;杨济远;陈美娟设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向少样本表计缺陷图像生成的稳定扩散方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向少样本表计缺陷图像生成的稳定扩散方法，通过微调预训练模型，将变电站表计的结构特征与缺陷知识嵌入，提升生成图像与实际表计的相似度。创新性地设计了裂纹特征建模模块，结合线稿图、裂纹掩码和约束图，生成具备几何约束的控制图像，精准表达裂纹的形状和位置。同时，引入超网络机制，动态调整生成过程中的权重分布，确保生成图像在形态和位置上的一致性与多样性。本方法能够在少量样本条件下，生成具有特定裂纹特征的变电站表计缺陷图像，显著提升生成图像的多样性和质量。通过在下游检测任务中的应用，生成的数据有效提升了缺陷检测模型的精度和鲁棒性，为电力系统的安全稳定运行提供了有力的支持。

本发明授权一种面向少样本表计缺陷图像生成的稳定扩散方法在权利要求书中公布了：1.一种面向少样本表计缺陷图像生成的稳定扩散方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，构建包含正常变电站表计图像及带裂纹缺陷的表计图像的数据集，涵盖多种表计类型，所有图像经过预处理，统一裁剪为512×512分辨率，并标注缺陷类别与位置信息； S2，通过DreamBooth方法对预训练的StableDiffusion模型进行微调，将独特中文标识符[表计]与表计图像绑定，区别于传统方法使用英文标识符，实现表计知识的嵌入，建立中文标识符和表计图像特征的强关联，设计双目标损失函数，平衡新特征学习与先验知识保留，确保模型在生成表计缺陷图像时保留通用生成能力； S3，提出裂纹特征建模模块，通过自适应边缘检测算法提取表计线稿图，保留表盘轮廓与关键部件的结构特征，确保生成图像在几何结构上的完整性与合理性，基于SAM对输入图像进行高精度表盘区域分割，生成动态约束图，进一步融合专家手绘与工业数据集提供的裂纹掩码图像，通过约束图像精确限制裂纹仅分布于表盘有效区域，避免裂纹出现在非功能区域的异常现象； S4，采用超网络机制，动态调整生成过程中的权重分布，确保生成图像在形态和位置上的一致性与多样性，冻结StableDiffusion主模型权重，构建可训练的超网络分支，将控制图像编码为潜在表示，逐层注入扩散过程，约束生成图像的裂纹形态； 其中，针对裂纹掩码的生成，提出了基于专家手绘与现有工业数据集结合的裂纹掩码生成方法，确保裂纹特征的完整性和精准性，具体包括： 裂纹掩码的来源包括现有工业数据集中的裂纹缺陷图像，以及由行业专家手绘得到的裂纹图像，其中，专家手绘的裂纹掩码为裂纹建模提供了可靠补充，在出现SAM分割失败的情况下，可有效弥补表盘区域分割的不足，确保裂纹特征的完整性和精准性，从而降低对分割依赖的风险，进一步提高生成模型的鲁棒性和泛化性能，通过结合专家手绘与现有工业数据集，生成的裂纹掩码能够更准确地反映实际表计裂纹的形态和分布特征，为后续的裂纹特征建模提供的输入数据。

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华北电力大学(保定)，其通讯地址为：071003 河北省保定市永华北大街619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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