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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種融合圖像掩碼和混合專家的工業大模型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：CN119991683B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510481129.7，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種融合圖像掩碼和混合專家的工業大模型異常檢測方法是由陳積明;沈凌霄;周啟航;顧超杰;賀詩波設計研發完成，并于2025-04-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合圖像掩碼和混合專家的工業大模型異常檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合圖像掩碼和混合專家的工業大模型異常檢測方法。該方法融合圖像掩碼技術與混合專家方法指導工業預訓練模型，訓練階段使用掩碼技術掩蓋輸入圖像的部分像素塊，通過訓練使得模型能夠依據可見的圖像塊，重建被掩碼圖像塊的圖像文本對齊的視覺特征，使得模型同時從中學習到低級的幾何結構特征以及圖像的高級語義信息，能夠覆蓋大部分下游任務所需的視覺信息。預訓練大模型的編碼器部分采用混合專家結構代替前向傳播層，在處理數據時能夠動態地激活少部分網絡層，從而實現在保持模型參數量的同時，極大地加快模型訓練和推理速度。

本發明授權一種融合圖像掩碼和混合專家的工業大模型異常檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種融合圖像掩碼和混合專家的工業大模型異常檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、獲取對異常區域進行人工標注的工業異常圖像數據集， S2、建立工業異常檢測大模型：所述工業異常檢測大模型包括一個位置嵌入、VIT編碼器模塊和MLP輸出頭，其中VIT編碼器中包括多頭注意力層和混合專家層； S3、使用數據集對工業異常檢測大模型進行預訓練：將CLIP編碼器提取的CLIP視覺特征作為圖像掩碼重構目標，對圖像進行隨機掩碼并將未掩碼的可見圖像作為工業異常檢測模型的輸入，并將輸出投影到與CLIP特征相同的維度，使用負余弦相似度作為損失函數進行訓練； S4、對訓練好的工業異常檢測大模型進行微調，對工業圖像進行異常檢測；所述微調為雙階段訓練，包括混合專家層訓練階段和全網絡訓練階段；所述混合專家層訓練階段為第一階段，只訓練混合專家層中的門控網絡和專家網絡的參數，塊+位置嵌入模塊、MLP輸出頭和Transformer編碼器層中的其他結構都凍結權重；所述全網絡訓練階段為第二階段，該階段訓練將會對所有參數進行訓練。

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浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；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”。