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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京智眸科技發(fā)展有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于擴(kuò)散模型的工業(yè)圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)及缺陷生成方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118887117B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411354537.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/60；該發(fā)明授權(quán)一種基于擴(kuò)散模型的工業(yè)圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)及缺陷生成方法及系統(tǒng)是由劉旭;劉強(qiáng)強(qiáng);牟宏磊;蒙洋;劉晶晶設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于擴(kuò)散模型的工業(yè)圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)及缺陷生成方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于擴(kuò)散模型的工業(yè)圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)及缺陷生成方法及系統(tǒng)。其中，獲取原始工業(yè)圖像數(shù)據(jù)；利用基于深度學(xué)習(xí)的擴(kuò)散模型對(duì)所述原始工業(yè)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以生成包含模擬缺陷的缺陷圖像數(shù)據(jù)；通過(guò)所述擴(kuò)散模型控制生成缺陷的屬性以調(diào)整所述缺陷圖像數(shù)據(jù)的分布特性；根據(jù)所述缺陷圖像數(shù)據(jù)的分布特性，評(píng)估所述擴(kuò)散模型的生成質(zhì)量；根據(jù)所述生成質(zhì)量調(diào)整所述擴(kuò)散模型，并將獲取的當(dāng)前工業(yè)圖像數(shù)據(jù)輸入調(diào)整后的擴(kuò)散模型，通過(guò)調(diào)整后的擴(kuò)散模型對(duì)所述當(dāng)前工業(yè)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像增強(qiáng)或生成對(duì)應(yīng)的圖像缺陷，以輸出目標(biāo)工業(yè)圖像數(shù)據(jù)。本申請(qǐng)?zhí)峁┑募夹g(shù)方案能夠提升缺陷檢測(cè)的靈活性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于擴(kuò)散模型的工業(yè)圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)及缺陷生成方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于擴(kuò)散模型的工業(yè)圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)及缺陷生成方法，其特征在于，包括：獲取原始工業(yè)圖像數(shù)據(jù)；利用基于深度學(xué)習(xí)的擴(kuò)散模型對(duì)所述原始工業(yè)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以生成包含模擬缺陷的缺陷圖像數(shù)據(jù)；通過(guò)所述擴(kuò)散模型控制生成缺陷的屬性以調(diào)整所述缺陷圖像數(shù)據(jù)的分布特性；根據(jù)所述缺陷圖像數(shù)據(jù)的分布特性，評(píng)估所述擴(kuò)散模型的生成質(zhì)量，所述生成質(zhì)量用以指示所述擴(kuò)散模型在不同噪聲水平下的生成模擬缺陷的能力；根據(jù)所述生成質(zhì)量調(diào)整所述擴(kuò)散模型，并將獲取的當(dāng)前工業(yè)圖像數(shù)據(jù)輸入調(diào)整后的擴(kuò)散模型，通過(guò)調(diào)整后的擴(kuò)散模型對(duì)所述當(dāng)前工業(yè)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像增強(qiáng)或生成對(duì)應(yīng)的圖像缺陷，以輸出目標(biāo)工業(yè)圖像數(shù)據(jù)；所述通過(guò)所述擴(kuò)散模型控制生成缺陷的屬性以調(diào)整所述缺陷圖像數(shù)據(jù)的分布特性，包括：分析所述缺陷圖像數(shù)據(jù)的分布規(guī)律；收集所述分布規(guī)律數(shù)據(jù)并記錄；其中，所述分析所述缺陷圖像數(shù)據(jù)的分布規(guī)律包括：采用多尺度特征提取方法提取所述缺陷圖像數(shù)據(jù)的局部特征和全局特征；應(yīng)用高維空間映射技術(shù)將所述局部特征和所述全局特征映射到高維空間內(nèi)，以增強(qiáng)所述局部特征和所述全局特征的表達(dá)能力；利用自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制調(diào)整所述局部特征和所述全局特征的重要性權(quán)重，以確定所述缺陷圖像數(shù)據(jù)的分布規(guī)律。

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