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龍圖騰網恭喜榮耀終端股份有限公司申請的專利模型訓練和缺陷檢測的方法、裝置、設備及可讀存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119180811B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411414802.7，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權模型訓練和缺陷檢測的方法、裝置、設備及可讀存儲介質是由金松柏設計研發完成，并于2024-10-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練和缺陷檢測的方法、裝置、設備及可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本申請實施例提供一種模型訓練和缺陷檢測的方法、裝置、設備及可讀存儲介質，涉及圖像處理技術領域，保證了缺陷圖像樣本有足夠的數量和樣本的高質量標注，提升了深度學習模型的性能。該方法包括：獲取樣本數據集，樣本數據集中包括多個合成圖像，合成圖像是對前景圖像和背景圖像進行第一數據增強得到的；確定第一損失函數和第二損失函數，第一損失函數用于表示同一前景圖像對應的不同合成圖像之間的相似度損失，第二損失函數用于表示預測值與真實值之間的差異；將樣本數據集輸入到深度學習模型中，根據第一損失函數和第二損失函數，對深度學習模型進行訓練，得到訓練后的深度學習模型，深度學習模型用于檢測設備的外觀的缺陷情況。

本發明授權模型訓練和缺陷檢測的方法、裝置、設備及可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括：獲取樣本數據集，所述樣本數據集中包括多個合成圖像，所述合成圖像是對前景圖像和背景圖像進行第一數據增強融合得到的，所述前景圖像為設備的外觀有缺陷和缺陷位置的圖像樣本，所述背景圖像為設備的外觀沒有缺陷的圖像樣本；所述樣本數據集從樣本生成裝置中獲取得到；所述前景圖像是通過所述樣本生成裝置在獲取初始的前景圖像后，對所述初始的前景圖像進行第二數據增強得到的；所述背景圖像是通過所述樣本生成裝置在獲取初始的背景圖像后，對初始的背景圖像進行第三數據增強得到的；確定第一損失函數和第二損失函數，所述第一損失函數用于表示同一前景圖像對應的不同合成圖像之間的相似度損失，所述第二損失函數用于表示預測值與真實值之間的差異；將所述樣本數據集輸入到深度學習模型中，根據所述第一損失函數和所述第二損失函數，對所述深度學習模型進行訓練，得到訓練后的深度學習模型，所述深度學習模型用于檢測設備的外觀的缺陷情況。

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