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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所;滨州魏桥国科高等技术研究院申请的专利基于双支路图像重构的缺陷检测模型的训练方法和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：CN117036256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310912706.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于双支路图像重构的缺陷检测模型的训练方法和装置是由吕承侃;王姝媛;钟成设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双支路图像重构的缺陷检测模型的训练方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双支路图像重构的缺陷检测模型的训练方法和装置，其中方法包括：基于初始检测模型，对样本异常图像进行特征提取，基于图像特征进行图像重构，基于重构正常图像和重构异常图像进行缺陷检测，得到缺陷位置预测图；基于缺陷位置预测图和样本二值图、重构正常图像和重构异常图像在正常区域上的一致性，以及重构异常图像和样本异常图像在异常区域上的一致性，对初始检测模型进行参数迭代，得到缺陷检测模型，克服了传统方案中重构图像与输入图像在背景区域上差异明显，导致正常图像过检的问题，利用一致性进行训练可以使得模型输出的重构图像间差异明显，从而不会将正常区域判定为异常，缓解正常图像的过检问题，提升了检测准确率。

本发明授权基于双支路图像重构的缺陷检测模型的训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双支路图像重构的缺陷检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 确定样本正常图像、样本异常图像和样本二值图，所述样本异常图像基于所述样本正常图像进行异常处理得到，所述样本二值图用于反映所述样本异常图像中的正常区域和异常区域； 基于初始检测模型，对所述样本异常图像进行特征提取，并基于特征提取所得的图像特征进行图像重构，得到重构正常图像和重构异常图像，基于所述重构正常图像和所述重构异常图像进行缺陷检测，得到缺陷位置预测图； 基于所述缺陷位置预测图和所述样本二值图之间的差异、所述重构正常图像和所述重构异常图像在正常区域上的一致性，以及所述重构异常图像和所述样本异常图像在异常区域上的一致性，对所述初始检测模型进行参数迭代，得到缺陷检测模型； 所述初始检测模型包括重构网络和分割网络，所述重构网络包括编码器、第一解码器和第二解码器； 所述编码器用于对所述样本异常图像进行特征提取，得到图像特征，所述第一解码器用于基于样本均值图和所述图像特征进行图像重构，得到重构正常图像，所述样本均值图基于各个样本正常图像进行像素点计算得到；所述第二解码器用于基于所述图像特征进行图像重构，得到重构异常图像； 所述分割网络用于基于所述重构正常图像和所述重构异常图像进行缺陷检测，得到缺陷位置预测图。

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中国科学院自动化研究所;滨州魏桥国科高等技术研究院，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村东路95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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