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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于像素单点结构和多元配对逻辑的无监督异常检测方法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：CN116645567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310570510.1，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权基于像素单点结构和多元配对逻辑的无监督异常检测方法是由沈卫明;刘照阁;徐晓豪;曹云康设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于像素单点结构和多元配对逻辑的无监督异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于工业图像缺陷检测相关技术领域，并公开了一种基于像素单点及多元配对的无监督异常检测方法。该方法包括下列步骤：S1构建结构特征提取分支网络和逻辑特征提取分支网络；S2将用于训练的图像分别输入所述结构特征提取分支网络和逻辑特征提取分支网络中，形成结构特征记忆库和逻辑特征记忆库；S3获取待测试图像对应的测试像素特征和测试逻辑特征，获取待测图像的结构异常分值图和逻辑异常分值图；S4将结构异常分值图与所述逻辑异常分值图融合获得待测试图像总的异常分值图，根据该异常分值图确定缺陷所在位置。通过本发明，解决产品图像中表面结构和位置逻辑异常的问题。

本发明授权基于像素单点结构和多元配对逻辑的无监督异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于像素单点及多元配对的无监督异常检测方法，其特征在于，该方法包括下列步骤： S1构建用于提取图像的像素特征的结构特征提取分支网络和用于逻辑特征提取的逻辑特征提取分支网络； S2将用于训练的图像分别输入所述结构特征提取分支网络和逻辑特征提取分支网络中，以此提取获得每幅图像的像素特征和逻辑特征，所有图像的像素特征形成结构特征记忆库，所有图像的逻辑特征形成逻辑特征记忆库； S3将待测试图像分别输入所述结构特征提取分支网络和辑特征提取分支网络中，以此获得该待测试图像对应的测试像素特征和测试逻辑特征，计算测试像素特征与所述结构特征记忆库中的像素特征之间距离的最大距离得分来获取待测试图像的异常得分，以此获得该待测试图像的结构异常分值图；计算测试逻辑特征与所述逻辑特征记忆库中的逻辑特征之间的全局一致性来获取待测试图像的异常得分，以此获得该待测试图像的逻辑异常分值图； S4将所述结构异常分值图与所述逻辑异常分值图融合获得待测试图像总的异常分值图，该异常分值图中各处的异常分值与预设阈值相比较，大于预设阈值的位置为缺陷所在位置，否则为正常，以此确定待测试图像的缺陷所在位置； 在步骤S2中，所述逻辑特征提取分支网络按照下列步骤形成逻辑特征记忆库： S21对于所述逻辑特征提取分支网络，抽取其中各个特征层中的一组或多组像素特征对； S22在每个特征层中将所述像素特征对按照预设像素对的数量连接形成多元像素对，以此获得所有特征层中的多元像素对； S23将不同特征层的所述多元像素进行对齐，所有对齐后的多元像素形成逻辑特征记忆库。

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