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龍圖騰網恭喜哈爾濱理工大學申請的專利圖像缺陷檢測模型構建方法、圖像缺陷檢測方法及裝置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：CN118038200B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202410009375.8，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權圖像缺陷檢測模型構建方法、圖像缺陷檢測方法及裝置是由高明;黃金杰;丁可為;周志彥設計研發完成，并于2024-01-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像缺陷檢測模型構建方法、圖像缺陷檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：發明提供了一種圖像缺陷檢測模型構建方法、圖像缺陷檢測方法及裝置，涉及電容層析成像技術領域，該構建方法包括：獲取多個已知缺陷材料的有損電容數據及對應的真實缺陷圖像集，并根據每組所述有損電容數據得到對應的靈敏度場；對每個所述靈敏度場進行優化，并通過優化后的所述靈敏度場和對應的所述有損電容數據得到對應的介電常數分布；分別根據各所述介電常數分布進行圖像重建，得到初始重建圖像集；根據所述初始重建圖像集和所述真實缺陷圖像集對原始DualGAN模型進行訓練及優化，得到圖像缺陷檢測模型，所述圖像缺陷檢測模型用于得到待測材料對應的缺陷圖像。本發明提高了提高PECT圖像缺陷檢測的精度。

本發明授權圖像缺陷檢測模型構建方法、圖像缺陷檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種圖像缺陷檢測模型構建方法，其特征在于，包括：獲取多個已知缺陷材料的有損電容數據及對應的真實缺陷圖像集，并根據每組所述有損電容數據得到對應的靈敏度場；對每個所述靈敏度場進行優化，并通過優化后的所述靈敏度場和對應的所述有損電容數據得到對應的介電常數分布，包括：基于改進粒子群算法對所述靈敏度場進行優化，得到優化后的所述靈敏度場；根據所述有損電容數據和優化后的所述靈敏度場得到對應的所述介電常數分布；分別根據各所述介電常數分布進行圖像重建，得到初始重建圖像集；根據所述初始重建圖像集和所述真實缺陷圖像集對原始DualGAN模型進行訓練及優化，得到圖像缺陷檢測模型，包括：分別對所述初始重建圖像集和所述真實缺陷圖像集進行擴充處理，得到目標重建圖像集和目標真實圖像集；根據所述目標重建圖像集和所述目標真實圖像集對所述原始DualGAN模型進行訓練及調優，得到臨時缺陷檢測模型及臨時數據集，所述臨時數據集為所述原始DualGAN模型的輸出，所述臨時數據集包括臨時重建圖像集和臨時真實圖像集；根據所述臨時重建圖像集和所述臨時真實圖像集對所述臨時缺陷檢測模型進行訓練并調優，得到所述圖像缺陷檢測模型；所述圖像缺陷檢測模型用于得到待測材料對應的缺陷圖像；其中，所述原始DualGAN模型的構建過程包括：獲取DualGAN基礎模型，所述DualGAN基礎模型包括生成器；通過對所述生成器中每層網絡的融合模塊后增設注意力機制模塊，得到所述原始DualGAN模型；其中，所述注意力機制模塊基于Bahdanau注意力模塊構成。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人哈爾濱理工大學，其通訊地址為：150080 黑龍江省哈爾濱市南崗區學府路52號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。