一种基于图像不变性评分的工件缺陷检测方法和系统（人工智能 产品检测 工业自动化检测 机械自动化 金属加工检测 五金加工检测 金属件 工厂检测 金属表面检测 工件检测）

本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种基于图像不变性评分的工件缺陷检测方法和系统，包括：获取数据集；对所述数据集进行第一数据增广处理，获得增广后的数据集；使用增广后的数据集训练残差流模型，获得训练好的残差流模型；根据所述数据集生成伪缺陷图像，将所述伪缺陷图像使用自监督方法训练细分割网络，获得训练好的细分割网络；对待检测的工件图像进行第二数据增广处理，获得增广后的工件图像，将增广后的工件图像输入训练好的残差流模型，获得异常评分图；将所述异常评分图输入训练好的细分割网格，获得缺陷分割结果。本发明能够降低人工成本、增强缺陷检测模型的泛化能力和缺陷定位能力。

《一种基于图像不变性评分的工件缺陷检测方法和系统（人工智能 产品检测 工业自动化检测 机械自动化 金属加工检测 五金加工检测 金属件 工厂检测 金属表面检测 工件检测）》是一发明专利，专利号为 2023117965985，当前法律状态为已下证，由广东工业大学提出申请，发明人为许亮;罗晖;李国彪;刘羽丰，申请日期为2023-12-25，公开（公告）日期为2025-11-25，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/00 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：25年下证 人工智能 产品检测 工业自动化检测 机械自动化 金属加工检测 五金加工检测 金属件 工厂检测 金属表面检测 工件检测。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种基于图像不变性评分的工件缺陷检测方法和系统，包括：获取数据集；对所述数据集进行第一数据增广处理，获得增广后的数据集；使用增广后的数据集训练残差流模型，获得训练好的残差流模型；根据所述数据集生成伪缺陷图像，将所述伪缺陷图像使用自监督方法训练细分割网络，获得训练好的细分割网络；对待检测的工件图像进行第二数据增广处理，获得增广后的工件图像，将增广后的工件图像输入训练好的残差流模型，获得异常评分图；将所述异常评分图输入训练好的细分割网格，获得缺陷分割结果。本发明能够降低人工成本、增强缺陷检测模型的泛化能力和缺陷定位能力。

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