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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种透明元件微小缺陷双阶段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：CN119850565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411938477.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种透明元件微小缺陷双阶段检测方法及系统是由潘冬;史代双;蒋朝辉;余浩洋;桂卫华设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种透明元件微小缺陷双阶段检测方法及系统在说明书摘要公布了：一种透明元件微小缺陷双阶段检测方法及系统，设计了基于伪标签生成的双阶段缺陷检测网络框架。第一阶段为透明元件数据的伪标签生成，由无监督检测方法及伪标签提取策略组成，在无监督检测方法方面提出了一种空间金字塔平衡特征融合‑自适应动态调制卷积网络，该网络结合金字塔平衡特征融合以及自适应动态调制卷积增强了无监督检测网络对多尺度目标的特征提取能力以及应对更复杂数据特征的有效性和灵活性。伪标签提取策略方面提出了一种基于阈值分割与RPN提案融合的伪标签动态挖掘策略，可以直接从无监督网络检测结果直接生成多种缺陷的伪标签。第二阶段为基于伪标签的缺陷检测。本申请网络显著提高了有监督缺陷检测网络的性能。

本发明授权一种透明元件微小缺陷双阶段检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种透明元件微小缺陷双阶段检测方法，所述检测方法用了透明元件微小缺陷双阶段检测系统，所述透明元件微小缺陷双阶段检测系统包括LED光源2、广视场CCD相机3、支架4、综合电缆5和计算机6，所述LED光源2通过背光打光方式照亮透明元件1，所述广视场CCD相机3安装在支架4，所述广视场CCD相机3通过综合电缆5与计算机6相连，其特征在于：具体过程如下： 1设计微小透明元件图像采集系统，创建微小透明元件缺陷数据集； 2提出透明元件缺陷多尺度分步生成模型，第一步分离缺陷及背景，第二步利用生成网络生成高质量缺陷图片，第三步将生成的高质量缺陷图片与背景图片进行合成； 3提出了空间金字塔平衡特征融合‑自适应动态调制卷积网络PBA‑Net，PBA‑Net通过金字塔平衡特征融合、自适应动态卷积和卷积替代平均池化，增强了PatchCore网络对多尺度缺陷的特征提取能力和复杂数据的适应性，从而提高无监督检测的准确性和灵活性； 4为无监督检测网络结果生成多种缺陷的伪标签，输入图像首先通过层次聚类将无监督检测网络检测出来的缺陷进行分类，分类后的图像通过自适应阈值分割将缺陷部分先初步筛选出来，之后通过基于RPN提案融合的候选框来修正基于自适应阈值分割的伪标签； 5利用标注有伪标签的数据，通过改进的YOLOv11缺陷检测网络进行训练，提出结合多频小波卷积与多尺度可变卷积核注意力机制的方法，以增强特征表达的精度。

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