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龙图腾网获悉无锡千帆竞桨科技有限公司申请的专利基于小样本学习的运动鞋外观瑕疵智能检测系统及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：CN120997152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511095485.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于小样本学习的运动鞋外观瑕疵智能检测系统及方法是由吴旭彪;王敏;张城晋设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小样本学习的运动鞋外观瑕疵智能检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及视觉检测技术领域，尤其涉及基于小样本学习的运动鞋外观瑕疵智能检测系统及方法，该系统包括瑕疵智能检测中心、瑕疵分析单元、核对获取单元、难度评估单元以及可视反馈单元；本发明通过模型和2D图像结合的方式实现运动鞋的瑕疵类型识别和边界框坐标输出，同时伴随边界框坐标的精度分析，以便为后续提供数据支撑，基于边界框坐标分析得到瑕疵区域，同时对瑕疵区域进行3D和光谱图像分析，将得到的瑕疵类型与2D图像分析的瑕疵类型进行核对，以确保瑕疵结果的一致性，降低瑕疵检测结果的误差率，以及伴随着修复可行性判别处理，有助于对存在瑕疵的运动鞋进行修复难度分类，即结合多指标加权融合实现客观分类。

本发明授权基于小样本学习的运动鞋外观瑕疵智能检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于小样本学习的运动鞋外观瑕疵智能检测系统，其特征在于，包括瑕疵智能检测中心、瑕疵分析单元、核对获取单元、难度评估单元以及可视反馈单元； 瑕疵智能检测中心用于调取运动鞋的表面特征图像集并存储； 瑕疵分析单元用于对表面特征图像集进行瑕疵识别和定位分析，得到第一瑕疵类型和边界框坐标； 基于边界框坐标精度核验的像素级特征比对分析过程，得到标准信号或修整信号； 当生成标准信号时，核对获取单元用于对边界框坐标进行坐标转化和瑕疵识别分析，将得到的第二瑕疵类型和第一瑕疵类型进行一致性比对分析，得到自检信号或输出信号；所述坐标转化和瑕疵识别分析过程如下： 将得到的边界框坐标通过现有技术转换得到3D点云坐标，基于3D点云坐标围成的区域设定为瑕疵区域； 通过3D结构光扫描仪获取到运动鞋中瑕疵区域的点云图像信息，通过高光谱相机获取到运动鞋中瑕疵区域的表面光谱图像数据； 对点云图像信息和表面光谱图像数据进行预处理，对预处理后的点云图像信息和表面光谱图像数据分别进行特征提取； 采用现有技术中的特征拼接方法将对齐后的点云图像信息的特征和表面光谱图像数据的特征进行融合，得到多模态特征向量；将多模态特征向量输入预先设置的元知识图谱模型，获取到输出的几何相似度和光谱相似度； 将几何相似度和光谱相似度与对应的预设权重系数相乘后的和值设定为综合相似度，并对综合相似度是否超出预设综合相似度阈值进行判别处理，若是，则输出第二瑕疵类型，若否，则生成人工信号； 难度评估单元用于对采集的运动鞋中瑕疵区域的表面图像进行修复难度量化评估分析，对得到的修复难度系数是否超出预设修复难度系数阈值进行判别处理，得到难修复信号或可修复信号。

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