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龙图腾网恭喜上海阅凡自动化科技有限公司申请的专利一种基于像素级深度网络特征匹配的非标件缺陷检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114170190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111500014.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于像素级深度网络特征匹配的非标件缺陷检测方法是由黄欢斌;请求不公布姓名;金海强设计研发完成，并于2021-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于像素级深度网络特征匹配的非标件缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及非标件缺陷检测方法领域，尤其涉及一种基于像素级深度网络特征匹配的非标件缺陷检测方法。该方法基于深度特征的点匹配与对齐算法以及基于深度特征的像素比对算法。点匹配与对齐算法的网络结构包括图像编码器、点特征提取器、像素特征提取器和像素对比网络。本发明提出了一种新型的深度学习缺陷检测方法能够有效的在较小样本的基础上，做出高精度的像素级预测。由于采用的是像素级比对策略，而不是像素级预测或异常检测，深度学习可以更容易将在原来类似数据集学习得到的知识迁移至当前数据，从而在很大程度上避免深度学习中经常遇到的过拟合问题。

本发明授权一种基于像素级深度网络特征匹配的非标件缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于像素级深度网络特征匹配的非标件缺陷检测方法，其特征在于；该方法基于深度特征的点匹配与对齐算法以及基于深度特征的像素比对算法；点匹配与对齐算法的网络结构包括图像编码器、点特征提取器以及图像对齐算法；图像编码器用于提取基本特征；点特征提取器用于在基本特征基础上提取点匹配特征；图像对齐算法在点匹配的基础上计算出测试图片与标准图片之间的转换矩阵并将测试图像“扭转”至与参考图像对齐的姿态；像素比对算法的网络结构包括图像编码器、像素特征提取器以及像素比对网络；图像编码器用于提取基本特征；像素特征提取器用于在基本特征基础上提取像素比对特征；像素比对网络用于将已经对齐的两张图片的像素特征进行比对，进而预测出像素级缺陷；基本框架为：将测试图片和标准图片输入深度学习点匹配网络，进行点匹配特征对比得到对齐后的测试图片；将对齐后的测试图片和标准图片输入深度学习像素匹配网络，得到预测的缺陷像素图；深度学习点匹配网络和深度学习像素匹配网络共享特征；法步骤如下：S1、标准图片与测试图片被同时输入网络；S2、首先经过图像编码器、点特征提取器处理，标准图片与测试图片的点匹配特征分别被提取，并相互比对，点匹配与对齐算法进而根据点匹配结果对测试图片向参考图片姿态进行对齐，得到对齐的测试图片；S3、然后对齐的测试图片与参考图片的像素特征被像素特征提取器分别提取并被输入像素比对网络，该网络的输出即为预测的缺陷位置；S4、最后根据需要，该缺陷掩膜通过姿态反变换转回原始测试图片的位姿。

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