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龙图腾网恭喜厦门微亚智能科技股份有限公司;厦门微图软件科技有限公司申请的专利一种集合多类产品的缺陷异常检测方法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：CN119313658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411847646.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种集合多类产品的缺陷异常检测方法是由陈伟锋;林梦翔;陈宇设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种集合多类产品的缺陷异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种集合多类产品的缺陷异常检测方法。所述方法包括：获取需要检测的产品图像数据，基于该图像数据进行分类；基于分类结果调用对应该分类结果的、预训练的FastFlow异常检测模型；将该图像数据作为FastFlow异常检测模型的输入，FastFlow异常检测模型基于输入的图像数据，输出对应该图像数据的异常分数；基于该异常分数与预设阈值比较，判断产品是否异常；本发明能够节约质检成本，不同产品或产品不同部件的质检使用一台质检机即可，并且当更换产线的产品或者质检目标时，不用人工去更换模型。

本发明授权一种集合多类产品的缺陷异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种集合多类产品的缺陷异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取需要检测的产品图像数据，基于该图像数据进行分类；基于分类结果调用对应该分类结果的、预训练的FastFlow异常检测模型；将该图像数据作为FastFlow异常检测模型的输入，FastFlow异常检测模型基于输入的图像数据，输出对应该图像数据的异常分数；基于该异常分数与预设阈值比较，判断产品是否异常；其中，该FastFlow异常检测模型包括：特征提取器、Cross-ScaleConvolution模块、Flow模块、融合模块；特征提取器，其被配置为：从产品图像数据中提取若干分辨率特征图；Cross-ScaleConvolution模块，其被配置为：在通道维度上相互叠加若干分辨率特征图，输出若干融合特征图；所述Cross-ScaleConvolution模块，具体用于：对若干分辨率特征图分别进行卷积降维，并统一特征通道数；对经过通道数统一的各特征图应用LeakyReLU激活函数；经过LeakyReLu函数激活后，对不同分辨率的特征图进行上采样或下采样，以匹配其他特征图的尺寸；将上采样或下采样后的特征图与其他分辨率的特征图进行通道叠加，得到多组融合后的特征图；对多组融合特征图进行自适应加权，得到最终的融合特征图；Flow模块，其被配置为：基于若干分辨率特征图以及若干融合特征图，通过flow操作，针对每个特征图进行二次特征提取，输出若干深层次特征图；融合模块，其被配置为：将若干深层次特征图进行融合，输出单通道特征图；将该单通道特征图像素点的像素值作为异常分数指标。

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