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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利融合圖像掩碼和混合專家的多模態工業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：CN119992234B 。

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：202510469130.8，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權融合圖像掩碼和混合專家的多模態工業異常檢測方法是由賀詩波;沈凌霄;陳積明;周啟航;顧超杰設計研發完成，并于2025-04-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本融合圖像掩碼和混合專家的多模態工業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多模態工業異常檢測方法。該方法融合圖像掩碼技術與混合專家方法指導工業多模態預訓練模型，基于多模態的工業數據預訓練模型，使預訓練大模型能夠學習到單模態難以表現的特征。訓練階段使用掩碼技術隨機掩蓋多模態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，模型能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，從而覆蓋大部分下游任務所需的視覺信息。工業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，加快模型訓練和推理速度。

本發明授權融合圖像掩碼和混合專家的多模態工業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多模態工業異常檢測方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、采集工業元件高分辨率的對齊的2D圖像與3D點云數據并進行預處理； S2、對3D點云數據投影到2D圖像平面構建深度圖，將深度圖投影到與2D圖像對齊的維度； S3、將2D圖像和投影后的3D圖像進行劃分和隨機掩碼； S4、構建多模態工業異常檢測大模型，所述多模態工業異常檢測大模型包括3D數據的線性投影層、嵌入層、包含混合專家層的ViT編碼器模塊和MLP輸出頭；將被掩碼圖像塊的CLIP特征作為重建目標進行預訓練； 所述多模態工業異常檢測大模型具體包括：一個3D數據的線性投影層、嵌入層、若干ViT編碼器層和一個MLP輸出頭，其中未被掩碼的可見圖像塊經過線性投影層映射到D維空間并添加位置嵌入，輸入到ViT編碼器層，其中VIT編碼器模塊包括多頭注意力層和混合專家層，每個混合專家層包括門控網絡和若干專家層，將得到的輸出通過MLP輸出頭投影到與CLIP視覺特征相同維度； S5、凍結3D數據的線性投影層，對模型微調，使用預訓練和微調后的模型進行工業異常檢測。

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”。