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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种金属表面缺陷检测方法、装置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：CN115439408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210920393.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种金属表面缺陷检测方法、装置及存储介质是由胡广华;何文亮;涂千禧;王清辉;焦安强设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种金属表面缺陷检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种金属表面缺陷检测方法、装置及存储介质，其中方法包括：根据正常样本图像获取缺陷合成图像；对缺陷合成图像进行双树复小波变换，将图像特征从像素域变换到小波域，获得低频分量和多个尺度的高频分量；对获得的低频分量和高频分量进行修改，并进行逆双树复小波变换，获得重建图像；采用缺陷合成图像和重建图像对图像预测模型进行训练；获取待检测图像，将待检测图像输入训练后的图像预测模型，输出检测结果。本发明不需要收集真实的缺陷样本，仅需要正常样本便可以具备较好的缺陷检测和定位能力，可广泛用于带有一定金属光泽的金属表面的自动在线检测。本发明可广泛应用于金属表面的缺陷检测技术领域。

本发明授权一种金属表面缺陷检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种金属表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据正常样本图像获取缺陷合成图像；其中，缺陷合成图像上设有缺陷区域； 对缺陷合成图像进行双树复小波变换，将图像特征从像素域变换到小波域，获得低频分量和多个尺度的高频分量； 对获得的低频分量和高频分量进行修改，并进行逆双树复小波变换，获得重建图像； 采用缺陷合成图像和重建图像对图像预测模型进行训练； 获取待检测图像，将待检测图像输入训练后的图像预测模型，输出检测结果； 所述对获得的低频分量和高频分量进行修改，并进行逆双树复小波变换，获得重建图像，包括： 对于低频小波系数图，采用重建网络对低频分量进行重建，作为修改后的低频分量，重建获得的小波系数图与正常样本图像的小波系数图一致； 对于高频小波系数图，每一尺度的高频分量对应着一个决策模块；决策模块对每一方向的小波系数图的实部和虚部进行求模，对图像中的每一个局部输出分数值；若输出的分数值大于预设阈值，则保留该局部的小波系数；反之，将该局部的小波系数置0；获得修改后的高频分量； 对修改后的低频分量和高频分量进行逆双树复小波变换，获得重建图像； 所述采用缺陷合成图像和重建图像对图像预测模型进行训练，包括： 获取缺陷合成图像和重建图像，以及两图之间的残差图，并对缺陷合成图像、重建图像和残差图像沿通道数方向进行堆叠，作为图像预测模型的输入； 采用Focal损失函数对图像预测模型进行训练，使图像预测模型检测到的缺陷区域与缺陷合成图像上的缺陷候选区域一致。

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