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龙图腾网获悉南京农业大学;南京星罗智能科技有限公司申请的专利工业产品表面缺陷的生成式数据增强方法、系统、设备和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：CN120125926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510623150.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权工业产品表面缺陷的生成式数据增强方法、系统、设备和介质是由黄君贤;唐铭泽;邓文聪;朱留超;陈子欣;季呈明;高健峰;徐焕良设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业产品表面缺陷的生成式数据增强方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了工业产品表面缺陷的生成式数据增强方法、系统、设备和介质，涉及工业质检领域的深度学习与计算机视觉技术领域，包括收集原始工业产品图像数据，构建划痕图像数据集；基于预处理后的划痕图像数据集，构建基于U‑Net架构的扩散模型，采用Adam优化器对模型参数进行优化；采用反向采样机制生成高保真度的划痕图像，生成图像保存至指定目录；基于图像融合技术，拼合生成的残次品图像与真实残次品图像，构建全新的残次品图像；本发明所述方法有效解决了工业划痕检测中真实缺陷样本稀缺、数据增强效率低等问题，显著提升了检测模型的识别准确率和泛化能力，实现了划痕等缺陷在不同产品载体上的智能迁移。

本发明授权工业产品表面缺陷的生成式数据增强方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.工业产品表面缺陷的生成式数据增强方法，其特征在于，包括： 收集原始工业产品图像数据，构建划痕图像数据集； 基于预处理后的划痕图像数据集，构建基于U-Net架构的扩散模型，采用Adam优化器对模型参数进行优化； 采用反向采样机制生成高保真度的划痕图像，生成图像保存至指定目录； 基于图像融合技术，拼合生成的残次品图像与真实残次品图像，构建全新的残次品图像； 构建划痕图像数据集包括通过高分辨率工业相机采集工业产品图像，对残次品表面存在的划痕区域进行精确截取，形成划痕图像数据集，对截取的划痕图像进行统一图像尺寸标准化、灰度化处理； 构建基于U-Net架构的扩散模型包括编码器和解码器两部分，编码器用于提取图像特征，解码器用于重建图像，采用U-Net架构作为扩散模型的核心网络，结合Adam优化器进行模型参数优化； 采用反向采样机制通过扩散模型的反向采样机制，学习划痕图像分布特征，生成与真实划痕图像非常相似的图像，并利用U-Net网络进行逆扩散，生成高保真度的划痕图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京农业大学;南京星罗智能科技有限公司，其通讯地址为：210014 江苏省南京市玄武区卫岗1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。