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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利面向工业质检冷启动的缺陷检测方法和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：CN114463316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210129535.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权面向工业质检冷启动的缺陷检测方法和系统是由乐心怡;陈李洋;陈彩莲;关新平设计研发完成，并于2022-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向工业质检冷启动的缺陷检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向工业质检冷启动的缺陷检测方法和系统，包括：步骤1：在工业质检项目前期，通过正样本学习法构建前期检测模型，实现冷启动；步骤2：在工业质检项目中期，通过少样本学习算法，实现在数据局限下的检测；步骤3：在工业质检项目后期，通过全监督质检算法，实现更高精度的检测。本发明通过使用3段式地工业质检流程，实现工业质检多阶段逐步启动以及快速上线，解决了工业质检项目上线周期长的问题。

本发明授权面向工业质检冷启动的缺陷检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向工业质检冷启动的缺陷检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：在工业质检项目前期，通过正样本学习法构建前期检测模型，实现冷启动； 步骤2：在工业质检项目中期，通过少样本学习算法，实现在数据局限下的检测； 步骤3：在工业质检项目后期，通过全监督质检算法，实现更高精度的检测； 所述步骤1包括： 步骤1.1：数据集构建D1，作为正样本； 步骤1.2：基于数据集D1，使用正样本学习法，构建并训练得到模型M1；模型M1对于输入的图像x得到一个对应的异常分数：s1＝M1x，异常分数越大，代表输入数据脱离训练集数据分布程度越大，异常概率越高； 步骤1.3：将模型M1应用在产线中，设定阈值th1为决策分界面，若异常分数s1th1，则将输入待检测图像判定为缺陷；若s1th1，则将输入图像判定为无缺陷； 步骤1.4：构建数据集D2，对于步骤1.3中的数据，给定另一个阈值th10，将所有检测过的异常分数大于th10的样本看作为概率缺陷数据，加入数据集D2中，并对该数据进行标注； 所述步骤2包括： 步骤2.1：基于数据集D2，使用少样本学习法，构建并训练得到模型M2；模型M2对于输入的图像x得到一个对应数据集D2中缺陷的相似度s2，相似度越高，则代表与训练集中的缺陷的相似程度越大，缺陷概率越大； 步骤2.2：将模型M2应用在产线中，设定阈值th2为决策分界面，若相似度s2th2，则将输入图像判定为缺陷；若s2th2，则将输入图像判定为无缺陷； 步骤2.3：继承数据集D2的所有数据和标注进行数据集D3构建，对于步骤2.2中的数据，给定另一个阈值th20，将所有检测过的相似度s2大于th20的样本看作为概率数缺陷数据，加入数据集D3中，并对该数据进行标注。

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