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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利基于级联的重构-判别结构的表面异常检测方法及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：CN116051475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211650974.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于级联的重构-判别结构的表面异常检测方法及装置是由杨戈;张健;丁润伟设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于级联的重构-判别结构的表面异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于级联的重构‑判别结构的表面异常检测方法及装置。所述方法包括：对待检测图像进行重构，得到第一重构图像；对所述第一重构图像进行重构，得到第二重构图像；将所述待检测图像与所述第一重构图像、所述第二重构图像分别从通道维拼接，得到第一异常分数图和第二异常分数图；通过对所述第一异常分数图和所述第二异常分数图逐像素平均处理，得到所述待检测图像的表明异常检测结果。本发明提升了表面异常检测的性能。

本发明授权基于级联的重构-判别结构的表面异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于级联的重构-判别结构的表面异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 对待检测图像进行重构，得到第一重构图像； 对所述第一重构图像进行重构，得到第二重构图像； 将所述待检测图像与所述第一重构图像、所述第二重构图像分别从通道维拼接，得到第一异常分数图和第二异常分数图； 通过对所述第一异常分数图和所述第二异常分数图逐像素平均处理，得到所述待检测图像的表明异常检测结果； 其中，所述对所述待检测图像进行重构，得到第一重构图像，包括： 构建第一重构子网络，所述第一重构子网络采用U-Net的编码器-解码器架构； 生成原始图像的纹理异常图像； 对原始图像进行非线性变换，以得到挤压结构图像、放大结构图像、旋转结构图像和波浪结构图像； 随机生成3个多边形和一个圆形区域，以分割标签； 基于所述分割标签分割原始图像，并在分割后的4个区域中分别应用挤压结构图像、放大结构图像、旋转结构图像和波浪结构图像，且其他区域保持不变，以得到结构异常图像； 基于纹理异常图像和结构异常图像，构建训练数据集； 基于所述训练数据集对所述第一重构子网络进行训练； 将所述待检测图像输入训练后的第一重构网络，得到第一重构图像； 所述将所述待检测图像与所述第一重构图像从通道维拼接，得到第一异常分数图，包括： 构建基于双向通道注意力模块的第一判别子网络；所述第一判别子网络采用U-Net结构，由下采样和上采样的个阶段组成，产生个不同大小的特征层，且前个阶段中的每个层使用双向通道注意力模块； 生成纹理异常图像和结构异常图像，以构建训练数据集； 基于所述训练数据集对所述第一判别子网络进行训练； 将所述待检测图像和所述第一重构图像输入训练后的第一重构网络，得到第一异常分数图。

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