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龍圖騰網恭喜廣東工業大學申請的專利一種基于自監督對比學習的復雜紋理及圖案色差檢測方法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：CN114723707B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29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：202210362124.9，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于自監督對比學習的復雜紋理及圖案色差檢測方法是由程良倫;曾煒峰;黃國恒設計研發完成，并于2022-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自監督對比學習的復雜紋理及圖案色差檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及工業檢測技術領域，公開了一種基于自監督對比學習的復雜紋理及圖案色差檢測方法，包括以下步驟：S1.構建帶標簽的原始數據集；S2.對原始數據集進行數據增強，得到增強數據集；S3.通過編碼器提取增強數據集的圖像特征；S4.將增強后數據的圖像特征通過投影網絡對圖像特征進行投影操作，得到嵌入向量；S5.根據得到的嵌入向量，計算增強數據集中不同的圖像間的相似度和預訓練的對比損失，并根據對比損失改進編碼器；S6.在改進后的編碼器后面接入分類網絡，替換投影網絡，通過改進后的編碼器重新獲取改進后圖像特征，并對增強數據集中的圖像進行分類檢測。本發明解決了現有技術主觀性大，相鄰色差等級的檢測容易誤檢的問題。

本發明授權一種基于自監督對比學習的復雜紋理及圖案色差檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自監督對比學習的復雜紋理及圖案色差檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：S1.得到原始圖像，根據色差分級標準，構建帶標簽的原始數據集；S2.對原始數據集進行數據增強，得到增強數據集；S3.開始預訓練，通過編碼器提取增強數據集的圖像特征；S4.將增強后數據的圖像特征通過投影網絡對圖像特征進行投影操作，得到嵌入向量；S5.根據得到的嵌入向量，計算增強數據集中不同的圖像間的相似度和預訓練的對比損失，并根據對比損失改進編碼器，結束預訓練；S6.在改進后的編碼器后面接入分類網絡，替換投影網絡，通過改進后的編碼器重新獲取改進后圖像特征，并對增強數據集中的圖像進行分類檢測；所述的分類網絡包括三個Dense塊，所述的Dense塊為包括若干層的模塊，其中每個層的特征圖大小相同；在分類網絡中，增強后數據的圖像特征通過一個卷積層后依次通過三個Dense塊后通過池化層和線性函數層后輸出結果，相鄰的兩個Dense塊之間通過一層卷積層加一層池化層連接；增強后數據的圖像特征x通過Dense塊的過程為： 其中，和分別表示卷積核大小為1，步長為1的卷積層和卷積核大小為3，步長為1的卷積層，為1×1卷積處理后的特征圖，為3×3卷積處理后的特征圖。

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廣東工業大學，其通訊地址為：510090 廣東省廣州市越秀區東風東路729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”。