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龙图腾网获悉三固(厦门)科技有限公司申请的专利瑕疵检测方法、电子设备及存储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：CN116579986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310395193.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权瑕疵检测方法、电子设备及存储介质是由吴阳臻;林泽城设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本瑕疵检测方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及瑕疵检测技术领域，提供了瑕疵检测方法、电子设备及存储介质。瑕疵检测方法，包括：将目标图像输入预先训练的第一分类模型，得到第一分类结果；在第一分类结果指示目标图像中不存在瑕疵的情况下，将目标图像输入瑕疵分割模型，得到分割结果；第一分类模型用于识别输入图像中的瑕疵类型。上述瑕疵检测方法可以解决瑕疵检测结果不准确的问题，由于第一分类模型仅需检测目标图像中的瑕疵类型，因此在第一分类模型训练过程中无需标注瑕疵区域，并且在第一分类模型未检出瑕疵的情况下，使用瑕疵分割模型对目标图像进行补充检测，如此可以避免第一分类模型漏检导致的瑕疵检测结果不准确的问题，从而可以有助于提高瑕疵检测结果的准确性。

本发明授权瑕疵检测方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种瑕疵检测方法，其特征在于，所述方法包括： 将目标图像输入预先训练的第一分类模型，得到第一分类结果； 在所述第一分类结果指示目标图像中不存在瑕疵的情况下，将所述目标图像输入瑕疵分割模型，得到分割结果； 其中，所述第一分类模型用于识别输入图像中的瑕疵类型，所述瑕疵分割模型用于检测输入图像中的瑕疵区域； 所述分割结果包括检出和未检出，所述将所述目标图像输入瑕疵分割模型，得到分割结果之后，还包括： 在所述分割结果为检出的情况下，基于所述分割结果和所述目标图像确定瑕疵图像； 将所述瑕疵图像输入预先训练的第二分类模型，得到第二分类结果； 其中，所述第二分类模型用于识别输入图像中的瑕疵类型； 所述第一分类模型是使用第一数据集和第二数据集训练得到的，所述第二分类模型是使用所述第二数据集训练得到的，所述第一数据集中训练数据的瑕疵类型与所述第二数据集中训练数据的瑕疵类型不同； 所述将所述目标图像输入瑕疵分割模型，得到分割结果之后，还包括： 在所述分割结果为未检出的情况下，将所述目标图像输入第三分类模型，得到第三分类结果； 其中，所述第三分类模型用于识别输入图像中的瑕疵类型，所述第三分类模型是使用所述第一数据集训练得到的； 所述瑕疵分割模型是使用第三数据集训练得到的，所述第三数据集中训练数据的瑕疵类型与所述第二数据集中训练数据的瑕疵类型相同。

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