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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于知识蒸馏的工业图像异常检测方法及系统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：CN117036266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310958108.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于知识蒸馏的工业图像异常检测方法及系统是由任志刚;黄梓豪设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏的工业图像异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及异常检测技术领域，更具体地，涉及一种基于知识蒸馏的工业图像异常检测方法及系统，包括以下步骤：将所述源域数据集输入教师网络进行训练优化，获得完成优化的教师网络并对其进行冻结；构建下采样学生网络和上采样学生网络，由冻结的教师网络、所述下采样学生网络和所述上采样学生网络构成双分支知识蒸馏网络；将所述工业数据集输入所述双分支知识蒸馏网络，通过最小化异常检测损失函数输出的函数值，获得完成优化的双分支知识蒸馏网络；将待检测图像输入至完成优化的双分支知识蒸馏网络，通过异常检测得分函数计算待检测图像的异常得分，若所述异常得分小于预设值，则判定待检测图像为正常图像，否则，判定待检测图像为异常图像。

本发明授权一种基于知识蒸馏的工业图像异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的工业图像异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集若干已知标签的源域图像和若干工业图像并进行预处理，分别组成源域数据集和工业数据集； S2：将所述源域数据集输入教师网络进行训练优化，获得完成优化的教师网络并对其进行冻结； S3：构建下采样学生网络和上采样学生网络，由冻结的教师网络、所述下采样学生网络和所述上采样学生网络构成双分支知识蒸馏网络；其中，双分支由冻结的教师网络与下采样学生网络，以及冻结的教师网络与上采样学生网络构成； S4：将所述工业数据集输入所述双分支知识蒸馏网络，并根据所述双分支知识蒸馏网络输出的第一教师特征、第一下采样特征和第一上采样特征确定所述双分支知识蒸馏网络的异常检测损失函数Loss和异常检测得分函数Score；通过最小化所述异常检测损失函数Loss输出的损失值，获得完成优化的双分支知识蒸馏网络； S5：将待检测图像输入至完成优化的双分支知识蒸馏网络，通过所述异常检测得分函数Score计算待检测图像的异常得分，若所述异常得分小于预设值，则判定待检测图像为正常图像，否则，判定待检测图像为异常图像。

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