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龙图腾网获悉南方电网人工智能科技有限公司申请的专利缺陷识别方法、装置、计算机设备和可读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：CN118887200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411168187.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权缺陷识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质是由朱冰倩;蔡卓骏;汤清华;王咸斌;江佳佳;林全郴;周锐烨;黄昶翰;吴秋昊;高哲奇设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本缺陷识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种缺陷识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质。该方法包括：获取针对目标区域采集的RGB图像和深度图像；提取RGB图像中的第一空间权重，并提取深度图像中的第二空间权重；对第一空间权重和第二空间权重进行叠加处理，得到融合权重；根据融合权重，对RGB图像进行增强处理，得到增强图像；识别增强图像中是否存在目标缺陷，并输出识别结果。

本发明授权缺陷识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取针对目标区域采集的RGB图像和深度图像； 对所述RGB图像进行高斯去噪处理，得到去噪后的RGB图像； 识别所述深度图像中的缺失区域或无效区域； 根据所述缺失区域或所述无效区域的大小、形状，以及周围像素的分布情况，选择邻域平均值法或插值法，对所述深度图像进行填充处理，得到填充后的深度图像； 提取去噪后的RGB图像中的第一空间权重，并提取填充后的深度图像中的第二空间权重；其中，所述第一空间权重是根据所述RGB图像中各像素所分配的权重确定的，所述第二空间权重是根据所述深度图像中各像素所分配的权重确定的；以及，对所述第一空间权重和所述第二空间权重进行逐像素的叠加处理，得到各像素对应的融合权重，具体为如下公式： Ws＝σf[AvgPFRGB；MaxPFRGB]；f[AvgPFDepth；MaxPFDepth] 其中，WS表示融合权重；σ表示sigmoid函数；f表示核大小为5×5的卷积层；FRGB表示所述RGB图像的RGB特征图；FDepth表示所述深度图像的深度特征图；AvgP表示平局池化操作；MaxP最大池化操作； 将各像素对应的融合权重，分别与所述RGB图像中对应的像素相乘，得到增强图像； 识别所述增强图像中是否存在目标缺陷，并输出识别结果； 其中，所述识别所述增强图像中是否存在目标缺陷，包括： 将所述增强图像输入至分类网络与回归网络，确定所述增强图像中的缺陷区域和所述缺陷区域对应的缺陷类别，以确定所述增强图像中是否存在目标缺陷；其中，所述分类网络用于确定所述增强图像中各候选区域的类别概率分布，以判断各候选区域是否包含缺陷及具体类别；所述回归网络用于对各候选区域的特征进行边界框回归，预测各候选区域的边界框坐标，以确定所述缺陷区域。

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