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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于掩膜引导对比学习的工业缺陷新类别发现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：CN119027385B 。

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：202411093692.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于掩膜引导对比学习的工业缺陷新类别发现方法是由周瑜;黄子鸣;李煦蕤;刘浩天;王宇哲设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于掩膜引导对比学习的工业缺陷新类别发现方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，提供了一种基于掩膜引导对比学习的工业缺陷新类别发现方法。方法包括：对待分类的无标注数据集和辅助的标注数据集进行预处理，得到对应的掩膜；使用掩膜引导对比学习；基于掩膜中缺陷区域的面积对子图预测进行加权合并，得到原始图像的分类结果。本发明基于掩膜引导对比学习，能够使用掩膜去有效引导模型关注到对应的缺陷区域，进而通过对比学习后提升网络模型对不同类型的缺陷的区分能力。

本发明授权一种基于掩膜引导对比学习的工业缺陷新类别发现方法在权利要求书中公布了：1.一种基于掩膜引导对比学习的工业缺陷新类别发现方法，其特征在于，包括测试流程和训练流程： 训练流程包括：对待分类的无标注数据集和辅助的标注数据集进行预处理，得到对应的掩膜；其中，和分别为待分类无标注图像和辅助的标注数据图像，和分别为图像的类别标签和缺陷标注掩膜，Nl和Nu分别表示标注数据集和无标注数据集的图像数量； 包括：使用异常检测模型对进行预测，得到预测结果{Ai|i∈[1,Nu]}，其中Ai为图像对应预测得到的异常分数图；对所有异常分数图{Ai|i∈[1,Nu]}进行二值化得到的掩膜{Mi|i∈[1,Nu]}；计算掩膜Mi中的每个连通域对应的包围盒，根据包围盒对掩膜Mi和图像进行裁剪，得到以缺陷为中心的裁剪子图和裁剪掩膜对于辅助的有标注数据集，使用真实的缺陷标注掩膜按照上述方式进行子图的裁剪，得到裁剪后的子图和裁剪后的掩膜 使用掩膜引导对比学习；包括：对无标注图像的子图和有标注图像的子图采用相同的操作；对无标注图像的子图进行数据增强，生成随机增强的视图对有标注图像的子图进行数据增强，生成随机增强的视图其对应的二值化后的掩膜使用相同的随机参数进行增强；准备一个在自然场景图像中预训练的视觉Transformer网络作为特征提取器f，采用一个线性分类器接在特征提取器f后，获取输入子图的标签；采用对比学习让网络模型学习到更具有区分力的缺陷的表征，分为有监督对比损失和自监督对比损失；采用标签监督的方式学习分类任务； 采用训练好的模型执行测试流程，测试流程包括：基于掩膜中缺陷区域的面积对子图预测进行加权合并，得到原始图像的分类结果；包括：对于无标注图像裁剪得到的子图对应的预测结果为其中是连通域数量，同时也代表图像的裁剪子图的数量； 根据对应的掩膜计算每个子图的缺陷面积对于第k个子图其预测结果对应的权重和最终图像对应预测结果的计算公式为： 其中τα为温度系数，取值为100。

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