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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利一种部件的缺陷检测方法、装置、电子设备及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：CN115511856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211229405.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种部件的缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质是由吴华;刘草设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种部件的缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及缺陷检测技术领域，提供了一种部件的缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：确定出待检测图像中的目标部件区域图像；从目标部件区域图像中提取出多个特征向量；将多个特征向量输入至预先构建好的多聚类中心特征分布模型之中，确定多个聚类中心向量，并基于多个聚类中心向量对各个特征向量进行分类；基于分类后的多个特征向量，确定出目标部件是否存在缺陷。通过使用不同的聚类中心向量对各个特征向量进行分类，在保证语义信息一致的同时，保留了更多的纹理光照等其他特征信息来表征特征的分布情况，从而实现了仅依靠正样就能实现缺陷检测，解决了工业设备中关键部件的缺陷样本少难题，提高了缺陷检测的准确率。

本发明授权一种部件的缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种部件的缺陷检测方法，其特征在于，所述缺陷检测方法包括： 获取待检测图像，并确定出所述待检测图像中的目标部件区域图像； 从所述目标部件区域图像中提取出多个特征向量； 将多个所述特征向量输入至预先构建好的多聚类中心特征分布模型之中，确定多个聚类中心向量，并基于多个所述聚类中心向量对各个所述特征向量进行分类； 基于分类后的多个特征向量，确定出所述目标部件是否存在缺陷； 通过以下步骤确定出所述多聚类中心特征分布模型： 获取标准工业部件图像相对应的参考特征向量集； 在所述参考特征向量集中筛选出一个第一特征向量作为第一聚类中心向量，计算出所述参考特征向量集中的每个参考特征向量到所述第一聚类中心向量的第一距离； 在多个所述第一距离中筛选出最大第一距离，并将所述最大第一距离相对应的参考特征向量作为第二聚类中心向量； 基于所述第一聚类中心向量以及所述第二聚类中心向量构建出初始多聚类中心特征分布模型； 对所述初始多聚类中心特征分布模型进行聚类中心向量更新，利用每次更新后的多个聚类中心向量确定出所述多聚类中心特征分布模型，包括： 确定出所述第一聚类中心向量以及所述第二聚类中心向量的目标欧式距离； 基于所述目标欧式距离与比例系数的乘积，确定出距离阈值； 计算出每一个聚类中心向量与所述参考特征向量集中非聚类中心相对应的参考特征向量的第二距离，在多个所述第二距离中筛选出最大第二距离； 将所述最大第二距离与所述距离阈值进行比较； 若大于，则将所述最大第二距离相对应的参考特征向量确定为新的聚类中心向量，并对所述初始多聚类中心特征分布模型进行聚类中心向量更新，直至所述聚类中心向量更新结束确定出所述多聚类中心特征分布模型。

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