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龙图腾网恭喜国网上海市电力公司;中国科学院自动化研究所申请的专利工业产品的表面缺陷检测方法及装置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：CN114140388B 。

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：202111266611.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权工业产品的表面缺陷检测方法及装置是由彭政睿;宫新一;魏本刚;徐湘忆设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业产品的表面缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种工业产品的表面缺陷检测方法及装置。所述方法包括：将待检测产品图像输入神经网络中，获取与神经网络中各残差块一一对应的各特征图像；根据各特征图像对应的残差块，确定各特征图像的分支；将特征图像映射到与特征图像的分支对应的最小超球体所处的多维空间中，根据特征图像在多维空间中与最小超球体的距离，确定特征图像的缺陷得分；根据各特征图像的缺陷得分，确定待检测产品图像的缺陷检测结果；其中，各分支对应的最小超球体，由多张无缺陷图像通过神经网络进行训练后得到。本申请实施例提供的工业产品的表面缺陷检测方法可以提高对工业产品的表面缺陷的识别效率和准确度。

本发明授权工业产品的表面缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种工业产品的表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：将待检测产品图像输入神经网络中，获取与所述神经网络中各残差块一一对应的各特征图像；根据各所述特征图像对应的所述残差块，确定各所述特征图像的分支；将所述特征图像映射到与所述特征图像的分支对应的最小超球体所处的多维空间中，根据所述特征图像在多维空间中与所述最小超球体的距离，确定所述特征图像的缺陷得分；根据各所述特征图像的缺陷得分，确定所述待检测产品图像的缺陷检测结果；其中，各所述分支对应的所述最小超球体，由多张无缺陷图像通过所述神经网络进行训练后得到；所述方法还包括：将各所述无缺陷图像输入神经网络，获取与各所述残差块一一对应的各输出图像集；根据各所述输出图像集对应的所述残差块，确定各所述输出图像集的分支；将所述输出图像集输入所述神经网络进行训练，获取所述输出图像集的分支对应的网络参数和超球体中心；根据所述输出图像集、所述网络参数和所述超球体中心，确定所述输出图像集的分支对应的最小超球体；其中，所述输出图像集包括与各所述无缺陷图像一一对应的输出图像。

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