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龙图腾网获悉华中科技大学;中国兵器装备集团西南技术工程研究所申请的专利铸件缺陷识别模型训练方法、缺陷识别方法、装置及系统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：CN115661572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211295843.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权铸件缺陷识别模型训练方法、缺陷识别方法、装置及系统是由计效园;侯明君;武博;李天佑;陈众;赵高瞻;黄志伟;陶健全;陈强;周建新;殷亚军设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本铸件缺陷识别模型训练方法、缺陷识别方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种铸件缺陷识别模型训练方法、缺陷识别方法、装置及系统，确定铸件X射线图像的数据集，并将数据集按照缺陷的类别划分为两个子集；其中，第一子集内图像的缺陷类型有线状缺陷和孔状缺陷，第二子集内图像的缺陷类型有缩松缺陷与高密度夹杂缺陷；基于第一网络模型对第一子集进行增广，得到第一数据集；基于第二网络模型对第二子集进行增广，得到第二数据集；将第一数据集、第二数据集以及铸件真实X射线图像数据集进行混合，并对混合后的数据集进行二次增广，得到训练集；基于训练集对神经网络进行训练，训练后得到铸件缺陷识别模型。本发明通过仿真的方式增加了训练集中缺陷形貌多样性，实现人工检测到机器检测的突破，提高检测效率。

本发明授权铸件缺陷识别模型训练方法、缺陷识别方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种铸件缺陷识别模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤： 确定铸件X射线图像的数据集，并将所述数据集按照缺陷的类别划分为两个子集；其中，第一子集内图像的缺陷类型有线状缺陷和孔状缺陷，第二子集内图像的缺陷类型有缩松缺陷与高密度夹杂缺陷；其中，所述数据集中每张图像上仅有一种铸件缺陷； 基于第一网络模型对所述第一子集进行增广，得到增广后的第一数据集；所述第一网络模型将生成对抗网络与深度卷积神经网络结合得到；所述生成对抗网络关注图像的整体超过局部，能够生成与第一子集中图像缺陷形态差异较大的且含有同类型缺陷的仿真图像，有效提高线状缺陷和孔状缺陷的形貌多样性，使得第一数据集中线状缺陷和孔状缺陷的形貌丰富多样； 基于第二网络模型对所述第二子集进行增广，得到增广后的第二数据集；所述第二网络模型将变分自编码器与深度卷积神经网络结合得到；所述变分自编码器关注图像的局部超过整体，能够生成与第二子集中图像缺陷形态差异较大的且含有同类型缺陷的仿真图像，有效提高缩松缺陷与高密度夹杂缺陷的形貌多样性，使得第二数据集中缩松缺陷与高密度夹杂缺陷的形貌丰富多样； 将所述第一数据集、第二数据集以及铸件真实X射线图像数据集进行混合，并对混合后的数据集进行常规二次增广，得到训练集； 基于所述训练集对神经网络进行训练，训练后得到铸件缺陷识别模型；所述神经网络用于基于接收的图像识别图像中的铸件缺陷和缺陷类型； 其中，所述基于第一网络模型对所述第一子集进行增广，得到增广后的第一数据集，和基于第二网络模型对所述第一子集进行增广，得到增广后的第二数据集，具体为： 在第一网络模型对所述第一子集进行增广或第二网络模型对所述第二子集进行增广时，设置不同卷积核尺寸和图像分辨率，以生成多组增广后的仿真数据集； 从所生成的每种缺陷下的仿真数据集中按照仿真图像中缺陷的形貌挑选出缺陷形貌比较真实的多组数据集，作为每种缺陷的筛选仿真数据集； 将四种缺陷的筛选仿真数据集与铸件真实X射线图像数据集按照预设比例混合，得到混合数据集； 当从混合数据集中挑选出的仿真图像中误筛率与所述预设比列不接近，则指示所述四种缺陷的最终仿真数据集不达标，则将未被挑选出作为真实图像的仿真图像组合为新的训练子集，将其与铸件真实X射线图像混合，作为新的X射线图像的数据集，并从中按照缺陷类型划分出新的第一子集和第二子集，之后分别基于第一网络模型和第二网络模型对新的子集进行增广，迭代执行上述步骤直至误筛率接近所述预设比例；所述误筛率指挑选出的仿真图像中真实图像所占的比例； 当从混合数据集中挑选出的仿真图像中误筛率与所述预设比列接近，则指示所述四种缺陷的筛选仿真数据集达标，表示仿真的缺陷图像接近真实缺陷图像，将四种缺陷的筛选仿真数据集按照缺陷类型分别对照为所述第一数据集和第二数据集。

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华中科技大学;中国兵器装备集团西南技术工程研究所，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037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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