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龍圖騰網恭喜蘇州旭創科技有限公司申請的專利一種缺陷檢測模型的訓練方法、缺陷檢測方法及訓練系統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：CN119169006B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202411658171.3，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種缺陷檢測模型的訓練方法、缺陷檢測方法及訓練系統是由杜寅超;陳江鵬;王鋒;鄭學哲設計研發完成，并于2024-11-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種缺陷檢測模型的訓練方法、缺陷檢測方法及訓練系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種缺陷檢測模型的訓練方法、缺陷檢測方法及訓練系統，其中，訓練方法包括：通過至少一個站點的拍攝裝置采集光學零部件的第一訓練圖像以及獲取無缺陷圖像檢測模型；其中，至少一個站點的拍攝裝置所對應的拍攝參數根據光學零部件的結構特征和缺陷分布而設計；無缺陷圖像檢測模型基于光學零部件無缺陷的第二訓練圖像訓練得到；利用無缺陷圖像檢測模型對第一訓練圖像進行檢測，獲得第一檢測結果；在第一檢測結果表征為存在缺陷的情況下，將對應的第一訓練圖像作為負樣本；基于負樣本對無缺陷圖像檢測模型進行訓練更新，獲得缺陷檢測模型。本發明提升了負樣本的質量，節省了計算資源，縮短了訓練時間，提升了訓練效率。

本發明授權一種缺陷檢測模型的訓練方法、缺陷檢測方法及訓練系統在權利要求書中公布了：1.一種缺陷檢測模型的訓練方法，其特征在于，包括：通過至少一個站點的拍攝裝置采集光學零部件的第一訓練圖像以及獲取無缺陷圖像檢測模型；其中，所述至少一個站點的拍攝裝置所對應的拍攝參數根據所述光學零部件的結構特征和缺陷分布而設計；所述無缺陷圖像檢測模型基于光學零部件無缺陷的第二訓練圖像訓練得到；利用所述無缺陷圖像檢測模型對所述第一訓練圖像進行檢測，獲得第一檢測結果，所述第一檢測結果表征為是否存在缺陷；在所述第一檢測結果表征為存在缺陷的情況下，將對應的第一訓練圖像作為負樣本；基于所述負樣本對所述無缺陷圖像檢測模型進行訓練更新，獲得缺陷檢測模型；其中，在獲取所述負樣本之后，方法還包括：對所述負樣本進行自動標注，以獲得所述負樣本對應的標簽信息，所述標簽信息包括缺陷類型與缺陷位置信息；所述基于所述負樣本對所述無缺陷圖像檢測模型進行訓練更新，獲得缺陷檢測模型，包括：基于所述負樣本以及對應的標簽信息對所述無缺陷圖像檢測模型訓練更新得到缺陷檢測模型。

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