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龙图腾网恭喜河北省科学院应用数学研究所申请的专利玻璃瓶缺陷生成方法及装置、电子设备、可读存储介质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：CN118587204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202410893597.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权玻璃瓶缺陷生成方法及装置、电子设备、可读存储介质是由陈宏彩;程煜;任亚恒设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本玻璃瓶缺陷生成方法及装置、电子设备、可读存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种玻璃瓶缺陷生成方法及装置、电子设备、可读存储介质，属于玻璃瓶检测技术领域，该方法包括：基于第一数据集训练图像生成主干网络。基于第二数据集训练缺陷感知注意力生成网络，并生成第三数据集。第二、第三数据集分别包括不同数量的玻璃瓶缺陷图像。基于训练后的缺陷感知注意力生成网络和图像生成主干网络得到第一缺陷生成网络模型。基于第一数据集、第二数据集和第三数据集对第一缺陷生成网络模型进行训练，得到目标缺陷生成网络模型。本公开提供的玻璃瓶缺陷生成方法及装置、电子设备、可读存储介质能够利用大量正常图像和少量缺陷图像生成更加真实、复杂且多样的玻璃瓶缺陷图像，优化不均衡数据集，提高缺陷检测的准确性。

本发明授权玻璃瓶缺陷生成方法及装置、电子设备、可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种玻璃瓶缺陷生成方法，其特征在于，包括：基于第一数据集训练图像生成主干网络；所述第一数据集包括玻璃瓶无缺陷图像；所述图像生成主干网络包括正品映射网络和合成网络；所述正品映射网络应用于无缺陷样本图像的生成过程；所述合成网络由多个具有跳跃结构的残差块组成；基于第二数据集训练缺陷感知注意力生成网络，并生成第三数据集；所述第二数据集包括第一数量的玻璃瓶缺陷图像；所述第三数据集包括第二数量的玻璃瓶缺陷图像；所述第二数量大于所述第一数量；所述缺陷感知注意力生成网络包括缺陷映射网络和缺陷感知生成网络；所述基于第二数据集训练缺陷感知注意力生成网络，并生成第三数据集，包括：将所述第二数据集输入所述缺陷感知注意力生成网络，确定所述第二数据集对应的潜在向量集、缺陷掩码和第二特征；所述第二特征包括玻璃瓶缺陷图像的多个多层次缺陷特征；基于所述潜在向量集、所述缺陷掩码和所述第二特征生成第三数据集；所述缺陷感知生成网络包括缺陷位置注意力引导控制模块和缺陷感知注意生成控制模块，所述缺陷感知注意生成控制模块包括卷积层和池化层；所述将所述第二数据集输入所述缺陷感知注意力生成网络，确定所述第二数据集对应的潜在向量集、缺陷掩码和第二特征，包括：将所述第二数据集输入所述缺陷感知注意生成控制模块中，通过所述卷积层和池化层提取玻璃瓶缺陷图像的多层次缺陷特征，将所述多层次缺陷特征作为所述第二特征；所述多层次缺陷特征包括缺陷形状、缺陷大小、缺陷位置和缺陷纹理；激活所述缺陷位置注意力引导控制模块中的注意力机制，基于第二数据集生成所述第二数据集对应的缺陷掩码；基于所述缺陷掩码指导所述缺陷感知生成网络在无缺陷样本图像上生成缺陷；基于所述缺陷映射网络确定所述第二数据集对应的潜在向量集；将所述潜在向量集、所述缺陷掩码和所述第二特征输入生成器网络中进行重构，将编码后的信息解码生成第三数据集；基于训练后的所述缺陷感知注意力生成网络和所述图像生成主干网络得到第一缺陷生成网络模型，包括：将训练后的缺陷感知注意力生成网络添加到图像生成主干网络中，得到第一缺陷生成网络模型；所述第一缺陷生成网络模型包括生成器、第一判别器和第二判别器；基于所述第一数据集、所述第二数据集和所述第三数据集对所述第一缺陷生成网络模型进行训练，得到目标缺陷生成网络模型，包括：基于第一训练集分别对所述生成器和所述第一判别器进行训练，得到第一差异值；所述第一训练集包括玻璃瓶无缺陷图像；基于所述第一数据集、所述第二数据集和所述第三数据集分别对所述生成器和所述第二判别器进行训练，得到第二差异值；基于损失函数更新所述生成器、所述第一判别器和所述第二判别器，直至所述第一差异值小于第一阈值，且第二差异值小于第二阈值；基于更新后的所述生成器、所述第一判别器、所述第二判别器和所述第一缺陷生成网络模型得到所述目标缺陷生成网络模型。

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