中国科学院深圳先进技术研究院叶可江获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种工业异常检测方法、装置、计算机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：CN120912593B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511416004.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种工业异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质是由叶可江;向桉;高希彤;须成忠设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种工业异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种工业异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质，运用于信息技术领域，其方法包括：对获取的待检测数据进行处理，得到拼接特征和融合特征；通过多尺度高斯异常生成器在RGB图像、深度图像、拼接特征和融合特征中至少一处添加高斯噪声，生成高斯异常特征；将待检测数据输入至统一纹理异常生成器，生成纹理异常特征；通过高斯异常特征、纹理异常特征以及获取的基准特征训练判别器，得到训练完成的判别器；将待检测目标数据输入至训练完成的判别器，输出异常检测结果；本申请实现了RGB与深度图像的隐式对齐、多尺度异常模拟、2D到3D的异常生成拓展以及异常检测，为工业质检领域提供了创新的解决方案。
本发明授权一种工业异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工业异常检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测数据，其中，所述待检测数据包括RGB图像和深度图像； 对所述待检测数据进行处理，得到拼接特征和融合特征；具体包括：将所述RGB图像和所述深度图像输入至共享参数的特征提取器，分别提取RGB特征和深度特征；将所述RGB特征和深度特征进行拼接，得到拼接特征，将所述拼接特征输入至融合适配器进行特征融合与转换，得到融合特征； 通过多尺度高斯异常生成器在所述RGB图像、所述深度图像、所述拼接特征和所述融合特征中至少一处添加高斯噪声，生成高斯异常特征； 将所述待检测数据输入至统一纹理异常生成器，生成纹理异常特征； 通过所述高斯异常特征、所述纹理异常特征以及获取的基准特征训练判别器，得到训练完成的判别器； 获取待检测目标数据，将所述待检测目标数据输入至所述训练完成的判别器，输出异常检测结果。
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