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龙图腾网获悉深圳中科飞测科技股份有限公司申请的专利一种缺陷检测方法及相关装置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：CN119757348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202311281629.3，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种缺陷检测方法及相关装置是由陈鲁;马砚忠;温朗枫;张嵩设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种缺陷检测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种缺陷检测方法及相关装置，用于根据缺陷相对于第一参考坐标系的第一位置坐标，快速获取缺陷相对于第二参考坐标系的位置坐标。本发明实施例方法包括：获取检测对象中缺陷相对于第一参考坐标系的第一位置坐标，其中，第一参考坐标系设置于检测对象中；将缺陷的第一位置坐标，输入至坐标转换神经网络模型，以得到坐标转换神经网络模型输出的缺陷相对于第二参考坐标系的第二位置坐标，其中，第二参考坐标系设置于检测对象的承载装置中，坐标转换神经网络模型用于实现第一位置坐标到第二位置坐标的转换；根据缺陷的第二位置坐标，对缺陷进行检测。

本发明授权一种缺陷检测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取检测对象中多个缺陷相对于第一参考坐标系的多个第一位置坐标，其中，所述第一参考坐标系设置于所述检测对象中； 将所述多个缺陷的多个第一位置坐标，输入至坐标转换神经网络模型，以得到所述坐标转换神经网络模型输出的所述多个缺陷相对于第二参考坐标系的多个第二位置坐标，其中，所述第二参考坐标系设置于所述检测对象的承载装置中，所述坐标转换神经网络模型用于实现第一位置坐标到第二位置坐标的转换； 根据所述多个缺陷的多个第二位置坐标，对所述多个缺陷进行检测； 所述坐标转换神经网络模型包括：卷积模块、批量归一化层、长短期记忆网络层、全连接层和改变形状层； 所述将所述多个缺陷的多个第一位置坐标，输入至坐标转换神经网络模型，以得到所述坐标转换神经网络模型输出的所述多个缺陷相对于第二参考坐标系的多个第二位置坐标，包括： 将所述多个缺陷的多个第一位置坐标，输入至所述卷积模块，以提取出所述多个第一位置坐标的坐标特征； 将所述多个第一位置坐标的坐标特征输入至所述批量归一化层，以将所述多个第一位置坐标的坐标特征进行归一化； 将归一化后的多个第一位置坐标的坐标特征输入至所述长短期记忆网络，以用于忽略所述多个第一位置坐标的坐标特征的第一部分特征，强调所述多个第一位置坐标的坐标特征的第二部分特征，得到所述长短期记忆网络层的输出； 将所述长短期记忆网络层的输出输入至所述全连接层，以用于对所述多个第一位置坐标的坐标特征进行拟合； 将拟合后的多个第一位置坐标的坐标特征输入至所述改变形状层，以用于得到预设数目的第二位置坐标，其中，所述预设数目与输入至所述卷积模块的第一位置坐标的数目相等。

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