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龙图腾网获悉欧姆龙株式会社申请的专利数据生成系统、学习装置、数据生成装置、数据生成方法及数据生成程序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：CN114207664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202080056673.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权数据生成系统、学习装置、数据生成装置、数据生成方法及数据生成程序是由冈本大和;米谷竜;中田雅博;宫田佳昭设计研发完成，并于2020-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据生成系统、学习装置、数据生成装置、数据生成方法及数据生成程序在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于降低收集多种不同样本所耗费的成本的技术。本发明的一种方案的数据生成系统利用完成训练的第一生成器，生成包括与输入值相对应的类别的第一特征的第一伪样本，利用完成训练的第二生成器，生成包括与输入值相对应的类别的第二特征的第二伪样本，且合成生成的第一伪样本及第二伪样本，由此生成包括第一特征及第二特征的新样本。

本发明授权数据生成系统、学习装置、数据生成装置、数据生成方法及数据生成程序在权利要求书中公布了：1.一种数据生成系统，具备： 第一获取部，获取多个第一学习数据集，所述第一学习数据集分别由包括第一特征的第一样本及表示所述第一特征的类别的第一标签的组合构成，所述第一样本是规定种类的数据的第一样本； 第二获取部，获取多个第二学习数据集，所述第二学习数据集由分别由包括与所述第一特征不同的第二特征的第二样本及表示所述第二特征的类别的第二标签的组合构成，所述第二样本是所述规定种类的数据的第二样本； 第一训练部，使用获取的所述多个第一学习数据集，实施包括第一生成器的第一学习模型的机器学习，实施所述第一学习模型的机器学习包括：针对各所述第一学习数据集训练所述第一生成器，以使通过所述第一生成器由所述第一标签生成的伪样本与所述第一样本匹配； 第二训练部，使用获取的所述多个第二学习数据集，实施包括第二生成器的第二学习模型的机器学习，实施所述第二学习模型的机器学习包括：针对各所述第二学习数据集训练所述第二生成器，以使通过所述第二生成器由所述第二标签生成的伪样本与所述第二样本匹配； 第一生成部，通过将与所述第一标签对应的第一输入值提供给完成训练的所述第一生成器来生成包括所述第一特征的第一伪样本； 第二生成部，通过将与所述第二标签对应的第二输入值提供给完成训练的所述第二生成器来生成包括所述第二特征的第二伪样本；及 数据合成部，通过向生成的所述第一伪样本合成生成的所述第二伪样本，来生成所述规定种类的数据的新样本， 第三获取部，获取分别由所述第二特征的属性的样本值、表示反映所述第二特征的程度的反映水平、及所述第二标签的组合构成的多个第三学习数据集；及 第三训练部，使用获取的所述多个第三学习数据集，实施包括第三生成器的第三学习模型的机器学习，实施所述第三学习模型的机器学习包括：针对各所述第三学习数据集训练所述第三生成器，以使通过所述第三生成器由所述反映水平及所述第二标签生成的所述第二特征的属性的伪值与所述样本值匹配， 所述规定种类的数据包括第一分量及与所述第一分量不同的第二分量，所述第二分量成为规定的推测的对象， 所述第一特征与所述第一分量相关， 所述第二特征与所述第二分量相关， 所述规定的推测是指检测所述第二分量， 所述合成包括： 通过将与所述第二标签对应的第二输入值、以及与所述反映水平对应的第三输入值、即根据所述检测的极限所提供的第三输入值提供给完成训练的所述第三生成器，来生成所述第二特征的属性的伪值；及 转换所述第二伪样本以使所述第二伪样本中所含的所述第二特征的属性的值与生成的所述伪值匹配，并且向所述第一伪样本合成所述第二伪样本， 所述数据是由相机拍摄的产品的图像数据，所述第一标签表示产品的类别，所述第二标签表示缺陷的类别，所述新样本表示产品和指定的类别的缺陷， 所述新样本被用作训练样本，以训练用于检测所述图像数据中的缺陷的机器学习模型。

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欧姆龙株式会社，其通讯地址为：日本京都；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”。

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