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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种用于无缺陷样本条件下的混凝土表面缺陷检测方法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：CN117132546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310972362.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种用于无缺陷样本条件下的混凝土表面缺陷检测方法是由刘超;吴纪曙设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于无缺陷样本条件下的混凝土表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于无缺陷样本条件下的混凝土表面缺陷检测方法，包括以下步骤：构建基于VQ‑VAE‑2网络的图像重建模型，并利用正常混凝土表面数据集进行训练，实现正常的混凝土表面图像的重建；将待检测的图像进行几何变换后输入图像重建模型，计算几何变换后的待检测图像与输出图像的图块级重建误差特征图；根据图块级重建误差特征图计算图像的重建误差指标以判断是否为混凝土缺陷图像，并对判断为混凝土缺陷的图像形成缺陷的热力图表示，实现缺陷定位。与现有技术相比，本发明具有无需依赖于大量缺陷图像、检测准确率高等优点。

本发明授权一种用于无缺陷样本条件下的混凝土表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于无缺陷样本条件下的混凝土表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1）构建基于VQ-VAE-2网络的图像重建模型，并利用正常混凝土表面数据集进行训练，实现正常的混凝土表面图像的重建； 所述图像重建模型在训练过程中，输入图像经下层第一编码器和上层第二编码器进行连续编码，上层对第二编码器的输出通过矢量量化得到上层潜变量，上层潜变量通过第一解码器解码后，与下层第一编码器的输出结合并通过矢量量化得到下层潜变量，对上层潜变量进行上采样后与下层潜变量共同输入第二解码器，得到重建图像； 所述图像重建模型的损失函数为： ， 式中：E 1x、E 2x分别表示上、下层编码器的输出，e 1、e 2是矢量量化后的上、下层潜变量，和是超参数，为停止计算梯度运算符号，的具体计算公式如下： ， 式中：是第t次迭代中被量化成的编码器输出值的数量，是的指数滑动平均值，，是第t次迭代中被化成的编码器输出值的指数滑动平均值，γ是权重参数； 为MSE函数、SSIM函数和GMSD函数的混合函数： ， 其中，MSE函数、SSIM函数和GMSD函数均是表征原始图像和重建图像相似度的评价指标，x为原始图像，为重建图像； 步骤2）将待检测的图像进行几何变换后输入图像重建模型，计算几何变换后的待检测图像与输出图像的图块级重建误差特征图； 所述步骤2）包括以下步骤： 步骤21）将待检测的图像分割成第一预设数量的多个图块，打乱图块的顺序后重组成一张新的图像作为模型的输入图像； 步骤22）将输入图像输入至训练好的图像重建模型中，输出重建图像； 步骤23）将重建图像分割成第一预设数量的多个图块，计算重建图像的图块与对应的输入图像图块之间的重建误差，生成图块级重建误差特征图，其中，重建误差采用混合函数计算； 步骤3）根据图块级重建误差特征图计算图像的重建误差指标以判断是否为混凝土缺陷图像，并对判断为混凝土缺陷的图像形成缺陷的热力图表示，实现缺陷定位。

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