杭州驰珀智能科技有限公司金秉文获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州驰珀智能科技有限公司申请的专利机器视觉深度学习表面缺陷样本的缺陷轮廓生成方法、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：CN120047438B 。
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：202510510408.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权机器视觉深度学习表面缺陷样本的缺陷轮廓生成方法、电子设备及存储介质是由金秉文;王旭龙琦;王佩君;楼利旋设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本机器视觉深度学习表面缺陷样本的缺陷轮廓生成方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开机器视觉深度学习表面缺陷样本的缺陷轮廓生成方法、电子设备及存储介质。所述缺陷轮廓生成方法包括：步骤S1，确定所述表面缺陷样本所使用的背景来源图以及缺陷来源图。其中，所述背景来源图具有目标背景，所述缺陷来源图具有目标缺陷。步骤S2，确定所述目标背景所使用的缺陷轮廓。本发明的有益效果在于：由于所述目标背景所使用的缺陷轮廓与所述目标缺陷的缺陷轮廓相同或者相近，将缺陷素材数据填充至所述目标背景所使用的缺陷轮廓，所得到的所述表面缺陷样本能够保证模型训练的真实性。
本发明授权机器视觉深度学习表面缺陷样本的缺陷轮廓生成方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.机器视觉深度学习表面缺陷样本的缺陷轮廓生成方法，所述表面缺陷样本是膜材表面缺陷样本、板材表面缺陷样本或者片材表面缺陷样本，其特征在于，包括： 步骤S1，确定所述表面缺陷样本所使用的背景来源图以及缺陷来源图，其中，所述背景来源图具有目标背景，所述缺陷来源图具有目标缺陷； 步骤S2，确定所述目标背景所使用的缺陷轮廓，所述目标背景所使用的缺陷轮廓用于供缺陷素材数据填充，其中，步骤S2包括：子步骤S21，参照所述目标缺陷的缺陷轮廓，绘制与所述目标缺陷的缺陷轮廓相同或者相近的缺陷轮廓作为所述目标背景所使用的缺陷轮廓；子步骤S22，参照所述目标缺陷的缺陷轮廓，在已建的轮廓类型库中选择与所述目标缺陷的缺陷轮廓相同或者相近的缺陷轮廓作为所述目标背景所使用的缺陷轮廓；子步骤S23，根据所述目标缺陷的形成原因，确定基于所述目标缺陷的形成原因所产生的轮廓样式，再在已建的轮廓类型库中选择与所述轮廓样式相同或者相近的缺陷轮廓作为所述目标背景所使用的缺陷轮廓。
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