一种基于双阶段生成对抗网络的缺陷检测方法及系统（计算机 互联网 网络检测 工业互联网 金融 基金 支付 网络通信 国防 电子商务 电商 工业软件 跨境电商）

本发明公开了一种基于双阶段生成对抗网络的缺陷检测方法及系统。包括以下步骤：获取缺陷样本和良品样本数据集，标注缺陷样本使其成为缺陷掩码样本；利用缺陷掩码样本训练BayesGAN缺陷掩码生成网络；利用非缺陷纹理提取网络获取良品样本的特征图并计算其风格条件格拉姆矩阵；利用良品样本的风格条件格拉姆矩阵，缺陷样本以及缺陷掩码样本训练掩码驱动的缺陷生成网络；利用训练好的两个生成网络的生成器的输出对基于分割决策的缺陷检测网络进行训练；将待检测的样本输入所述缺陷检测网络，输出缺陷检测结果。本发明提出双阶段生成对抗网络来生成缺陷样本，为缺陷检测模型提供的大量含有标注的训练数据，无需人工后期标注。

《一种基于双阶段生成对抗网络的缺陷检测方法及系统（计算机 互联网 网络检测 工业互联网 金融 基金 支付 网络通信 国防 电子商务 电商 工业软件 跨境电商）》是一发明专利，专利号为 2024115074054，当前法律状态为已下证，由广东工业大学提出申请，发明人为许亮;张洪，申请日期为2024-10-28，公开（公告）日期为2025-11-25，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/00 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：【25年下证 计算机 互联网 网络检测 工业互联网 金融 基金 支付 网络通信 国防 电子商务 电商 工业软件 跨境电商】。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于双阶段生成对抗网络的缺陷检测方法及系统。包括以下步骤：获取缺陷样本和良品样本数据集，标注缺陷样本使其成为缺陷掩码样本；利用缺陷掩码样本训练BayesGAN缺陷掩码生成网络；利用非缺陷纹理提取网络获取良品样本的特征图并计算其风格条件格拉姆矩阵；利用良品样本的风格条件格拉姆矩阵，缺陷样本以及缺陷掩码样本训练掩码驱动的缺陷生成网络；利用训练好的两个生成网络的生成器的输出对基于分割决策的缺陷检测网络进行训练；将待检测的样本输入所述缺陷检测网络，输出缺陷检测结果。本发明提出双阶段生成对抗网络来生成缺陷样本，为缺陷检测模型提供的大量含有标注的训练数据，无需人工后期标注。

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