四川大学;江苏立导科技有限公司请求不公布姓名获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学;江苏立导科技有限公司申请的专利缺陷图像的生成方法及电子设备、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：CN117237254B 。
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：202311227220.3，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权缺陷图像的生成方法及电子设备、存储介质是由请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2023-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本缺陷图像的生成方法及电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种缺陷图像的生成方法及电子设备、存储介质，其中，上述缺陷图像的生成方法中，通过将第一缺陷图像输入至预设的目标网络模型中，通过目标网络模型输出第二缺陷图像，其中，第二缺陷图像包括第一缺陷图像和扩充图像，扩充图像是根据第一缺陷图像的背景进行扩充得到的。相较于现有技术，本申请通过对缺陷图像的背景进行扩充，在保留第一缺陷图像中缺陷部分图像的基础上生成了更高分辨率的新的第二缺陷图像，此外，因第二缺陷图像保留了第一缺陷图像的缺陷部分图像，故第二缺陷图像自带第一缺陷图像的缺陷标签，无需再进行额外的标签标注过程，减少了训练成本。
本发明授权缺陷图像的生成方法及电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种缺陷图像的生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获得第一缺陷图像； 将所述第一缺陷图像输入至预设的目标网络模型中，通过所述目标网络模型输出第二缺陷图像，所述第二缺陷图像包括所述第一缺陷图像和扩充图像，所述扩充图像是根据所述第一缺陷图像的背景进行扩充得到的，所述扩充图像是在所述第一缺陷图像的背景的基础上向四周任意一个方向扩充得到的图像； 其中，所述预设的目标网络模型是使用训练图像集对初始网络模型进行至少两次不同的训练过程训练得到，所述训练图像集包括样本图像集和样本掩码集，所述至少两次不同的训练过程使用的样本掩码集不同，不同的样本掩码集所具有的待修复区域不同。
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四川大学;江苏立导科技有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市一环路南一段24号；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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