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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利一種噪聲抑制模態融合對齊的工業圖像異常檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120298399B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510767310.4，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種噪聲抑制模態融合對齊的工業圖像異常檢測方法是由江結林;渠根源;許小龍;邵禹豪;魏順;劉西應設計研發完成，并于2025-06-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種噪聲抑制模態融合對齊的工業圖像異常檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種噪聲抑制模態融合對齊的工業圖像異常檢測方法，屬于圖像檢測技術領域。該方法包括：獲取正常工業圖像樣本和帶有標簽的異常工業圖像樣本；構建工業圖像異常檢測模型，包括文本編碼器、雙通道圖像編碼器、MLP模塊以及多模態交互模塊；利用訓練集對工業圖像異常檢測模型進行訓練；利用訓練后的工業圖像異常檢測模型對測試集中的圖像樣本進行異常檢測。本發明在文本編碼器中使用噪聲抑制注意力機制使得模型更加關注提示詞中的重點語義，減輕無關語義的干擾；通過為異常提示引入位置信息，增加文本模態帶來的信息量，幫助模型更好地理解異常發生的具體區域，增強模型的空間感知能力。

本發明授權一種噪聲抑制模態融合對齊的工業圖像異常檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種噪聲抑制模態融合對齊的工業圖像異常檢測方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取正常工業圖像樣本和帶有標簽的異常工業圖像樣本，構建數據集，并按照比例劃分為訓練集和測試集； 構建工業圖像異常檢測模型；其中，該工業圖像異常檢測模型包括文本編碼器、雙通道圖像編碼器、MLP模塊以及多模態交互模塊； 利用訓練集對工業圖像異常檢測模型進行訓練； 利用訓練后的工業圖像異常檢測模型對測試集中的圖像樣本進行異常檢測； 利用訓練集對工業圖像異常檢測模型進行訓練的步驟包括： 構建結構化的正常文本提示模板以及結構化的異常文本提示模板； 將正常文本提示模板及五組帶位置信息的異常文本提示模板輸入至文本編碼器中進行編碼，正常文本提示模板通過噪聲抑制注意力層編碼后輸出正常文本嵌入向量，五組帶位置信息的異常文本提示模板通過噪聲抑制注意力層分別編碼為異常文本嵌入向量組，對五組異常文本嵌入向量進行均值池化操作，生成融合異常文本嵌入向量；將正常文本嵌入向量和融合異常文本嵌入向量拼接，得到文本提示嵌入向量，，，C是嵌入維度，R代表實數矩陣空間； 將訓練集中的待檢測圖像調整為固定分辨率后輸入至雙通道圖像編碼器中，得到全局圖像嵌入向量、四層補丁級嵌入向量和四層去噪補丁級嵌入向量； 將四層補丁級嵌入向量和四層去噪補丁級嵌入向量均通過各自的MLP模塊進行投影操作； 通過多模態交互模塊將投影后的四層補丁級嵌入向量和四層去噪補丁級嵌入向量分別與文本提示嵌入向量進行交互和對齊； 分別計算交互對齊后的四層補丁級嵌入向量、四層去噪補丁級嵌入向量以及全局圖像嵌入向量與文本提示嵌入向量的余弦相似度，生成異常圖，將得到的異常圖與真實異常圖進行損失計算，通過損失反向傳播進而訓練工業圖像異常檢測模型的檢測能力。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：211899 江蘇省南京市江北新區華富路1號數智溪谷4號樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。