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龙图腾网获悉河南科技大学申请的专利一种基于蒸馏对比学习的工业产品缺陷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：CN119540223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411940124.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于蒸馏对比学习的工业产品缺陷检测方法是由郑瑞娟;王雪琦;刘铭;朱军龙;刘江辉;吴庆涛;刘牧华设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蒸馏对比学习的工业产品缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于蒸馏对比学习的工业产品缺陷检测方法，属于产品缺陷检测领域，该方法包括：采集产品图像并进行预处理，得到正常图像和伪异常图像；获取相关图像的真实标签，并对教师网络进行训练，分别得到正常教师输出特征和异常教师的输出特征；定义软目标和硬目标，并根据蒸馏对比学习，利用学生网络对硬目标和软目标进行优化，得到最优学生网络；构建产品缺陷检测模型，将待测产品图像输入至产品缺陷检测模型，得到嵌入特征，计算余弦相似度并进行对比，得到预测值，对预测值与真实标签进行分析；本发明解决了现有技术难以收集一个涵盖所有可能缺陷形式的全面标记数据集、无法准确地检测异常数据以及数据存在遗忘和漂移的问题。

本发明授权一种基于蒸馏对比学习的工业产品缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于蒸馏对比学习的工业产品缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集产品图像，对产品图像进行预处理，得到正常图像和伪异常图像； S2、获取正常图像和伪异常图像的真实标签，利用正常图像和伪异常图像对教师网络进行训练，分别得到正常教师输出特征和异常教师的输出特征； S3、将正常教师输出特征和异常教师的输出特征作为软目标，将真实标签作为硬目标，并根据蒸馏对比学习，利用学生网络对硬目标和软目标进行优化，得到总蒸馏损失，得到最优学生网络，具体为： S301、将正常教师输出特征和异常教师的输出特征作为软目标，并将真实标签作为硬目标； S302、初始化学生网络，根据蒸馏对比学习，利用学生模型对硬目标和软目标进行优化，对蒸馏损失函数进行最小化； S303、利用正常教师网络和异常教师网络不同网络层数的特征图对学生网络模型进行蒸馏，并根据最小化的蒸馏损失函数，得到总蒸馏损失； S304、利用优化器对总蒸馏损失进行反向传播和优化，对学生网络参数进行调整，得到最优学生网络； S4、结合正常教师网络、异常教师网络以及最优学生网络，构建产品缺陷检测模型； S5、将待测产品图像输入至产品缺陷检测模型，得到嵌入特征，利用嵌入特征计算余弦相似度，并对余弦相似度进行对比，得到预测值，对预测值与真实标签进行分析，完成工业产品缺陷检测，具体为： S501、将待测产品图像输入至产品缺陷检测模型，利用正常教师网络、异常教师网络以及最优学生网络对待测产品图像进行处理，分别得到正常嵌入特征、异常嵌入特征以及学生嵌入特征； S502、根据正常嵌入特征、异常嵌入特征以及学生嵌入特征，通过产品缺陷检测模型最后一层网络，得到正常教师网络的输出特征、异常教师网络的输出特征以及学生网络的输出特征； S503、根据正常教师网络的输出特征和学生网络的输出特征，计算余弦相似度，得到第一余弦相似度，根据异常教师网络的输出特征和学生网络的输出特征，计算余弦相似度，得到第二余弦相似度； S504、对比第一余弦相似度和第二余弦相似度的大小，得到预测值； S505、根据预测值与真实标签，通过计算接受者操作特征曲线下面积进行分析，完成工业产品缺陷检测。

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