买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜深圳精智达技术股份有限公司申请的专利一种MURA缺陷分割方法、系统、装置和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：CN119649036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510174147.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种MURA缺陷分割方法、系统、装置和存储介质是由罗海凡;杨硕;刘祥超设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种MURA缺陷分割方法、系统、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种MURA缺陷分割方法、系统、装置和存储介质，用于降低对标签的依赖，提升MURA缺陷分割精度。本申请方法包括：获取样本图像数据；根据样本图像数据训练分类网络和分割网络；获取待分割图像，并输入分类网络，得到初始CAM图；对所有特征层进行加权融合，得到二值化精细CAM图并输入分割网络，得到目标CAM图；确定目标CAM图中的低置信度区域；对低置信度区域进行分割，得到细化区域并随机复制到正常区域，生成多个预测结果，并分析一致性，并输出细化区域的MURA缺陷状态；当MURA缺陷状态为存在MURA缺陷时，将细化区域变更为高置信度区域；以高置信度区域作为分割标签对待分割图像进行MURA缺陷分割。

本发明授权一种MURA缺陷分割方法、系统、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种MURA缺陷分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本图像数据，所述样本图像数据为完成像素级标注MURA缺陷分割的图像数据；根据所述样本图像数据训练分类网络和分割网络，所述分类网络用于对图像是否包含MURA缺陷进行分类，所述分割网络用于分割所述MURA缺陷区域；获取待分割图像，并将所述待分割图像输入所述分类网络，得到初始CAM图；提取所述初始CAM图的所有特征层，并对所述所有特征层进行加权融合，得到二值化精细CAM图；将所述二值化精细CAM图输入所述分割网络，得到目标CAM图；确定所述目标CAM图中的低置信度区域；对所述低置信度区域进行分割，得到细化区域；将所述细化区域随机复制到正常区域，并通过MC-DropOut技术生成多个预测结果；分析所述多个预测结果的一致性，并输出所述细化区域的MURA缺陷状态；当所述MURA缺陷状态为存在MURA缺陷时，将所述细化区域变更为高置信度区域；以所述高置信度区域作为分割标签对所述待分割图像进行MURA缺陷分割；根据所述样本图像数据训练分割网络，包括：以U-Net网络为骨干网络构建初始分割网络，并定义所述初始分割网络的损失函数和缺陷区域加权系数；通过不精确标签对所述样本图像数据的MURA缺陷分割区域进行重新标记，得到伪标签图像数据，所述伪标签图像的被标记处为前景区域、未被标记处为背景区域；通过所述伪标签图像数据和所述样本图像数据训练所述初始分割网络，并通过弱监督损失函数对所述伪标签图像数据和所述样本图像数据进行所述MURA缺陷分割区域的损失计算，得到第一分割损失值，所述弱监督损失函数如下式： ；其中，为所述第一分割损失值，为所述缺陷区域加权系数，fg表示前景区域，bg表示背景区域，是所述伪标签图像数据和所述样本图像数据的第i张图分割网络的预测值，为所述伪标签图像数据和所述样本图像数据的第i张图的伪标签实际值；通过所述初始分割网络进行约束损失函数计算，得到第二分割损失值，所述约束损失函数如下式： ；其中，为所述第二分割损失值，为在伪标签图像数据和所述样本图像数据的第i张图像数据对应的精细CAM图，是所述伪标签图像数据和所述样本图像数据的第i张图分割网络的预测值；通过所述第一分割损失值和所述第二分割损失值更新所述初始分割网络，直到所述伪标签图像数据和所述样本图像数据中的所有图像数据完成训练，得到分割网络。

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深圳精智达技术股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙华区龙华街道清湖社区清湖村富安娜公司1号101工业园D栋1楼东；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”。