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龙图腾网获悉湖南视比特机器人有限公司申请的专利基于残差对比学习的缺陷检测方法、设备及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：CN121504918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610031057.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于残差对比学习的缺陷检测方法、设备及介质是由刘翔设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于残差对比学习的缺陷检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及基于残差对比学习的缺陷检测方法、设备及介质，核心在于缺陷识别模型，包括：编码器特征提取模块，用于输入图像，提取多层次语义特征为编码特征；解码器特征重建模块，用于对编码特征的最后一层特征图进行逐层重建，生成与最后一层特征图同尺度对齐的重建特征；残差计算与投影模块，用于计算编码特征与重建特征之间的残差，生成表征图像异常信息的图像块级残差特征，并投影至预设对比学习空间，得到图像块级残差嵌入特征；缺陷识别模块，通过残差对比学习，引导正常样本和已知类别的缺陷特征在残差空间中向各自对应的中心拟合；并通过图像块级残差嵌入特征和拟合结果，输出缺陷识别结果。

本发明授权基于残差对比学习的缺陷检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于残差对比学习的缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取待识别图像，输入缺陷识别模型；所述缺陷识别模型，包括： 编码器特征提取模块，用于输入图像，提取多层次语义特征为编码特征； 解码器特征重建模块，用于对编码特征的最后一层特征图进行逐层重建，生成与最后一层特征图同尺度对齐的重建特征； 残差计算与投影模块，用于计算编码特征与重建特征之间的残差，生成表征图像异常信息的图像块级残差特征，并投影至预设对比学习空间，得到图像块级残差嵌入特征； 缺陷识别模块，通过残差对比学习，引导正常样本和已知类别的缺陷特征在残差空间中向各自对应的中心拟合；并通过图像块级残差嵌入特征和拟合结果，输出缺陷识别结果；包括：定义一个可学习的重构中心，使用特征重建损失，让正常样本的残差特征趋近于所述重构中心；根据已知的缺陷类别数量，定义个可学习类别中心，分别对应个已知缺陷中心和一个正样本中心，通过图像块级残差对比学习损失，在对比空间得到类内紧凑、类间间隔大的聚类分布；根据残差嵌入特征和聚类分布，输出域内类别和域外标注；其中域内类别，为正常类别或某个已知缺陷类别；域外标注，为未知缺陷。

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