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龙图腾网获悉苏州凌云光工业智能技术有限公司申请的专利一种缺陷分级方法、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：CN117197051B 。

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：202311044408.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种缺陷分级方法、装置、电子设备及存储介质是由时广军设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种缺陷分级方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种缺陷分级方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待分级缺陷图像；将待分级缺陷图像输入至预先训练的分级模型；根据分级模型的输出结果，确定待分级缺陷图像的缺陷级别；其中，所述分级模型是基于缺陷分级数据集对预先构建的分级网络进行训练得到的；所述分级网络包括特征提取结构、回归结构和分类结构；缺陷分级数据集包括至少一组缺陷分级数据，每组缺陷分级数据包括缺陷图像样本以及缺陷图像样本匹配的参考级别；参考级别的数量小于缺陷级别的数量。本技术方案解决了缺陷分级精细化程度低的问题，可以在实现细粒度缺陷分级的同时，有效提高缺陷分级的准确性，以满足用户的多样化工件需求。

本发明授权一种缺陷分级方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种缺陷分级方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待分级缺陷图像，将待分级缺陷图像输入至预先训练的分级模型； 根据分级模型的输出结果，确定待分级缺陷图像的缺陷级别； 其中，所述分级模型是基于缺陷分级数据集对预先构建的分级网络进行训练得到的；所述分级网络包括特征提取结构、回归结构和分类结构；缺陷分级数据集包括至少一组缺陷分级数据，每组缺陷分级数据包括缺陷图像样本以及缺陷图像样本匹配的参考级别；参考级别的数量小于缺陷级别的数量； 所述分级模型的训练过程包括： 将缺陷分级数据集中缺陷图像样本输入至特征提取结构，得到缺陷特征； 将缺陷特征输入至回归结构，输出缺陷图像样本匹配的缺陷分级预测结果；以及，将缺陷特征输入至分类结构，输出缺陷图像样本匹配的参考级别的分类概率； 根据缺陷分级预测结果、参考级别的分类概率以及缺陷分级数据集中缺陷图像样本匹配的参考级别，计算模型损失；所述模型损失是基于回归损失和分类损失确定的，所述分类损失是基于缺陷图像样本的参考级别以及参考级别的分类概率计算得到的，所述回归损失是根据缺陷图像样本的参考级别以及缺陷图像样本的缺陷分级预测结果计算得到的； 根据模型损失，对分级网络进行至少一次迭代训练，得到各次迭代训练的训练结果； 根据各次迭代训练的训练结果，确定分级模型。

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