| 专利号 | 2025105799381 | 申请日 | 2025-05-07 | 专利名称 | 一种基于度量元学习的表面缺陷检测方法 |
| 授权日 | 2025-12-09 | 专利权人 | 山东科技大学 | 发明人 | 卢晓;王秀玲;王海霞;张治国;盛春阳;孙巧巧;聂君;宋诗斌 |
| 主分类号 | G06T7/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于度量元学习的表面缺陷检测方法，属于工业视觉监测技术领域，其步骤为：获取缺陷图像和非缺陷图像，构建数据集；基于融合多维注意力机制的级联式生成对抗网络生成高分辨图像，通过多维注意力机制提升图像的局部细节和全局特征表达能力；构建缺陷检测模型，基于度量学习与元学习对表面缺陷进行弱监督检测。本发明通过度量学习和特征空间约束，对未标注样本进行置信度筛选及结构一致性约束，进而有效提升模型的表示能力和泛化性能，重点解决工业场景下缺陷样本少，标注成本高以及微小缺陷表征困难的问题，提高缺陷检测的准确性和细粒度判别性能。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
