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龙图腾网恭喜荣耀终端股份有限公司申请的专利模型训练和缺陷检测的方法、装置、设备及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：CN119180811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411414802.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权模型训练和缺陷检测的方法、装置、设备及可读存储介质是由金松柏设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练和缺陷检测的方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种模型训练和缺陷检测的方法、装置、设备及可读存储介质，涉及图像处理技术领域，保证了缺陷图像样本有足够的数量和样本的高质量标注，提升了深度学习模型的性能。该方法包括：获取样本数据集，样本数据集中包括多个合成图像，合成图像是对前景图像和背景图像进行第一数据增强得到的；确定第一损失函数和第二损失函数，第一损失函数用于表示同一前景图像对应的不同合成图像之间的相似度损失，第二损失函数用于表示预测值与真实值之间的差异；将样本数据集输入到深度学习模型中，根据第一损失函数和第二损失函数，对深度学习模型进行训练，得到训练后的深度学习模型，深度学习模型用于检测设备的外观的缺陷情况。

本发明授权模型训练和缺陷检测的方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集中包括多个合成图像，所述合成图像是对前景图像和背景图像进行第一数据增强融合得到的，所述前景图像为设备的外观有缺陷和缺陷位置的图像样本，所述背景图像为设备的外观没有缺陷的图像样本；所述样本数据集从样本生成装置中获取得到；所述前景图像是通过所述样本生成装置在获取初始的前景图像后，对所述初始的前景图像进行第二数据增强得到的；所述背景图像是通过所述样本生成装置在获取初始的背景图像后，对初始的背景图像进行第三数据增强得到的；确定第一损失函数和第二损失函数，所述第一损失函数用于表示同一前景图像对应的不同合成图像之间的相似度损失，所述第二损失函数用于表示预测值与真实值之间的差异；将所述样本数据集输入到深度学习模型中，根据所述第一损失函数和所述第二损失函数，对所述深度学习模型进行训练，得到训练后的深度学习模型，所述深度学习模型用于检测设备的外观的缺陷情况。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人荣耀终端股份有限公司，其通讯地址为：518040 广东省深圳市福田区香蜜湖街道东海社区红荔西路8089号深业中城6号楼A单元3401；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。