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龙图腾网获悉安阳工学院申请的专利一种加工件缺陷检测方法、装置、电子设备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：CN116523871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310477163.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种加工件缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质是由王志刚;冯京;赵笑蕊;孙红英;李军设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种加工件缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种加工件缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，应用于图像处理技术领域，所述方法包括：获取待检测图像，通过预先训练的神经网络模型对待检测图像进行特征提取，得到待检测图像的图像特征；从图像特征库中获取样本图像特征；其中，每个样本图像特征是将样本图像输入神经网络模型进行特征提取得到的；样本图像特征包括无缺陷类型的样本图像特征；根据无缺陷类型的样本图像特征，生成高斯分布函数；计算待检测图像的图像特征在高斯分布函数中的概率密度值；其中，概率密度值表示待检测图像为无缺陷图像的概率；根据概率密度值，判断待检测图像是否存在缺陷，本申请可以提高缺陷检测的准确性。

本发明授权一种加工件缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种加工件缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测图像，通过预先训练的神经网络模型对所述待检测图像进行特征提取，得到所述待检测图像的图像特征；所述神经网络模型为图像分类模型或图像分割模型； 从图像特征库中获取样本图像特征；其中，每个所述样本图像特征是将样本图像输入所述神经网络模型进行特征提取得到的；所述样本图像特征包括无缺陷类型的样本图像特征； 根据所述无缺陷类型的样本图像特征，生成高斯分布函数； 计算所述待检测图像的图像特征在所述高斯分布函数中的概率密度值；其中，所述概率密度值表示所述待检测图像为无缺陷图像的概率； 在所述概率密度值小于等于概率密度阈值的情况下，确定所述待检测图像存在缺陷； 在所述概率密度值大于所述概率密度阈值的情况下，确定所述待检测图像不存在缺陷，或者， 在所述概率密度值大于所述概率密度阈值的情况下，且所述样本图像特征包括有缺陷类型的样本图像特征，根据所述有缺陷类型的样本图像特征，判断所述待检测图像是否存在缺陷； 其中，所述根据所述有缺陷类型的样本图像特征，判断所述待检测图像是否存在缺陷，包括： 计算所述待检测图像的图像特征与无缺陷类型的样本图像特征之间的第一距离； 计算所述待检测图像的图像特征与有缺陷类型的样本图像特征之间的第二距离； 根据所述第一距离和所述第二距离，判断所述待检测图像是否存在缺陷； 所述根据所述第一距离和所述第二距离，判断所述待检测图像是否存在缺陷，包括根据以下公式： ； 得到待检测图像的置信度f；其中，d1为第一距离，d2为第二距离； 在置信度f小于置信度阈值的情况下，确定待检测图像存在缺陷； 在置信度f大于等于置信度阈值的情况下，确定待检测图像不存在缺陷。

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安阳工学院，其通讯地址为：455000 河南省安阳市文峰区黄河大道西段安阳工学院；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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