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龙图腾网获悉北京邮电大学;江西鑫铂瑞科技有限公司申请的专利一种基于重平衡的半监督产品表面缺陷检测方法及其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：CN114998258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210617362.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于重平衡的半监督产品表面缺陷检测方法及其系统是由张天魁;钟炜强;陈泽仁;李娟;朱禹涛;刘元玮设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于重平衡的半监督产品表面缺陷检测方法及其系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于重平衡的半监督产品表面缺陷检测方法及其系统，其中基于重平衡的半监督产品表面缺陷检测方法具体包括以下步骤：进行样本采样，并根据采样的样本获取生成样本；进行三分支累积学习；进行平均教师一致性学习；进行判决器参数更新；获取特征匹配损失；进行标签抑制，获取标签抑制损失；进行生成器参数更新；判断是否达到收敛；若收敛，则获取待检测的产品图像，并进行待检测的产品图像的预处理；将处理后的待检测图像输入判决器中，获取检测结果；判断当前获取的检测结果是否为真实缺陷；若为真实缺陷，输出获取的检测结果。本申请提出的方法能在工业场景下的深度学习应用中，解决数据集普遍存在小样本和不平衡的问题。

本发明授权一种基于重平衡的半监督产品表面缺陷检测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于重平衡的半监督产品表面缺陷检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1，进行样本采样，并根据采样的样本获取生成样本； S2，根据采样的样本和生成样本进行三分支累积学习； S3，根据三分支累积学习的结果，进行平均教师一致性学习； S4，根据三分支累积学习的结果和平均教师一致性学习结果，进行判决器参数更新； S5，根据三分支累积学习的结果进行特征匹配，获取特征匹配损失； S6，响应于完成特征匹配，进行标签抑制，获取标签抑制损失； S7，根据特征匹配损失和标签抑制损失，进行生成器参数更新； S8，判断是否达到收敛； 若不收敛，则重复执行步骤S2-S7； 若收敛，则执行步骤S9； S9：获取待检测的产品图像，并进行待检测的产品图像的预处理； S10，将处理后的待检测图像输入判决器中，获取检测结果； S11，判断当前获取的检测结果是否为真实缺陷； 若为真实缺陷，则执行步骤S12； S12，输出获取的检测结果； 其中S2，根据采样的样本和生成样本进行三分支累积学习，包括以下子步骤： 将判决器解耦为表示学习分支、生成学习分支和监督学习分支；分别在无标签样本、生成样本和标签样本上训练； 进行表示学习分支、生成学习分支和监督学习分支的训练方式设计； 响应于完成表示学习分支、生成学习分支和监督学习分支的训练方式设计，进行表示学习分支、生成学习分支和监督学习分支的结构设计； 响应于完成表示学习分支、生成学习分支和监督学习分支的结构设计，进行三分支累积学习。

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北京邮电大学;江西鑫铂瑞科技有限公司，其通讯地址为：100876 北京市海淀区西土城路10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”。