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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于汽车漆面缺陷检测的图像数据增强方法及装置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：CN116664977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310649382.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于汽车漆面缺陷检测的图像数据增强方法及装置是由尹勇;朱天寅设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于汽车漆面缺陷检测的图像数据增强方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于汽车漆面缺陷检测的图像数据增强方法及装置，该方法包括以下步骤：S1、使用CARP‑GAN网络生成汽车漆面缺陷数据；S2、使用Med‑BGauss图像平滑算法及形态学算法对生成的汽车漆面缺陷数据进行优化；S3、基于随机可变参数的cut‑paste算法，获得最终生成的汽车漆面缺陷生成数据集。本发明提出的CARP‑GAN网络能通过已有汽车漆面缺陷数据生成数量更多、样式更多样、数据更真实的缺陷数据集；本发明提出的Med‑BGauss图像平滑算法及形态学算法能有效地优化生成的汽车漆面缺陷数据，使分离汽车漆面缺陷和背景的工作更容易；本发明提出的基于随机可变参数的cut‑paste算法保证一张漆面背景只会被一张缺陷图片贴入，每次进行贴入的坐标随机可变，使生成数据更具多样性。

本发明授权一种基于汽车漆面缺陷检测的图像数据增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于汽车漆面缺陷检测的图像数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、使用CARP-GAN网络生成汽车漆面缺陷数据；包括： CARP-GAN网络包括判别器网络和生成器网络； 判别器网络结构包含Conv-MaxPool结构、Conv-AvgPool结构以及FC全连接层结构；判别器网络结构通过Conv-MaxPool结构将已有汽车漆面缺陷图像进行下采样，并结合Conv-AvgPool结构提取出汽车漆面缺陷的像素特征； 生成器网络将引入的随机噪声重构成噪声图像，然后对噪声图像进行上采样，还原图像特征；生成器网络包括两个模块：核预测模块和特征重组模块； 核预测模块的步骤如下： 对于输入尺寸为H×W，通道数为C的特征图，采用1×1的卷积核将通道压缩到对于压缩后得到的特征图，在每个选定区域使用核大小为k×k的卷积层来生成重组核，编码器的参数为其中Cu为s2k+22，s为上采样扩张比；对每个k+2×k+2重组核在空间上用softmax函数进行归一化操作，使得卷积核权重加和为1； 特征重组模块的步骤如下： 对于每个重组内核，将其映射回输入特征图，取出以该位置为中心的k+2×k+2大小区域，将该区域的像素特征矩阵与上采样核进行点积得到输出结果；最后将每个所选区域的特征重组结果拼接得到上采样结果； S2、使用Med-BGauss图像平滑算法及形态学算法对生成的汽车漆面缺陷数据进行优化； S3、基于随机可变参数的cut-paste算法，获得最终生成的汽车漆面缺陷生成数据集。

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