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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种基于语义分割的图像复合缺陷的检测方法及系统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：CN114820579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210588414.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于语义分割的图像复合缺陷的检测方法及系统是由任志刚;黄梓豪;吴宗泽;赖家伦;钟振志;周坤设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义分割的图像复合缺陷的检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及屏幕检测技术领域，公开一种基于语义分割的图像复合缺陷的检测方法及系统，包括以下步骤：S1.构建语义分割网络模型；S2.获取第一图像集，将第一图像数据集输入初始化后语义分割网络模型进行预训练；S3.根据需要检测缺陷类型的数量，设置预训练好的语义分割网络模型的输出层的通道数；S4.获取第二图像数据集，将第二图像数据集输入预训练后的语义分割网络模型进行训练，得到具有复合缺陷检测能力的语义分割网络模型；S5.将待检测图像数据输入具有复合缺陷检测能力的语义分割网络模型得到缺陷预测图。本发明解决了现有技术存在依赖人为设计缺陷识别算法，仅能检测单个缺陷的问题，且具有效率高、误差小的特点。

本发明授权一种基于语义分割的图像复合缺陷的检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义分割的图像复合缺陷的检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.构建基于经典DeepLab框架的语义分割网络模型，所述的语义分割网络模型的输出层的通道数设为1，用于检测单种缺陷；S2.获取第一图像集，所述的第一图像数据集包含若干个第一图像，所述的第一图像的缺陷类型数量为1，将第一图像数据集输入初始化后语义分割网络模型进行预训练，得到预训练后的语义分割网络模型；S3.根据需要检测缺陷类型的数量n，相应的将预训练好的语义分割网络模型的输出层的通道数设置为n；S4.获取第二图像数据集，所述的第二图像数据集包括若干个第二图像，第二图像的缺陷类型的数量为n，将第二图像数据集输入预训练后的语义分割网络模型进行训练，训练完成后，得到具有复合缺陷检测能力的语义分割网络模型；S5.将待检测图像数据输入具有复合缺陷检测能力的语义分割网络模型进行缺陷检测，得到缺陷预测图。

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