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龙图腾网恭喜富泰华工业(深圳)有限公司;鸿海精密工业股份有限公司申请的专利图像瑕疵检测方法、装置、电子设备及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：CN114638777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202011493147.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像瑕疵检测方法、装置、电子设备及介质是由林子甄;蔡东佐;郭锦斌设计研发完成，并于2020-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像瑕疵检测方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及图像分析技术，本申请提供一种图像瑕疵检测方法、装置、电子设备及介质。该方法能够获取待检测图像，确定所述待检测图像所属的领域，并基于所述领域，从预先构建好的卷积神经网络中确定目标卷积层，利用所述目标卷积层提取所述待检测图像的待检测特征，根据所述待检测特征确定所述待检测图像的目标分数，确定与所述领域对应的分数阈值，当所述目标分数小于所述分数阈值时，将所述待检测图像确定为有瑕疵图像。本申请能够提高瑕疵检测的准确度。

本发明授权图像瑕疵检测方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像瑕疵检测方法，其特征在于，所述图像瑕疵检测方法包括：获取待检测图像；确定所述待检测图像所属的领域，并基于所述领域，从预先构建好的卷积神经网络中确定目标卷积层；利用所述目标卷积层提取所述待检测图像的待检测特征；根据所述待检测特征确定所述待检测图像的目标分数；获取所述领域上的多张训练图像，所述多张训练图像包括瑕疵图像及正常图像；确定与所述领域对应的分数阈值，包括：将所述瑕疵图像及所述正常图像输入至所述目标卷积层中进行卷积处理，得到所述瑕疵图像的第一特征图及所述正常图像的第二特征图；从所述卷积神经网络中确定与所述目标卷积层对应的目标池化层；利用所述目标池化层对所述第一特征图及所述第二特征图进行池化处理，得到所述瑕疵图像的第一向量及所述正常图像的第二向量；将所述第一向量及所述第二向量输入至预先训练好的高斯混合模型，得到所述瑕疵图像的第一分数及所述正常图像的第二分数；确定所述第一分数与所述第二分数的均值分数，并确定所述第一分数与所述第二分数的标准偏差；将所述标准偏差乘以预设数值，得到运算结果，并将所述均值分数与所述运算结果相减，得到所述分数阈值；当所述目标分数小于所述分数阈值时，将所述待检测图像确定为有瑕疵图像。

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