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龍圖騰網獲悉中科南京人工智能創新研究院申請的專利基于聯合分布優化與結構知識引導的缺陷檢測方法及系統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：CN120411083B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510900787.5，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于聯合分布優化與結構知識引導的缺陷檢測方法及系統是由李磊;李成華;周生宵設計研發完成，并于2025-07-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于聯合分布優化與結構知識引導的缺陷檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于聯合分布優化與結構知識引導的缺陷檢測方法及系統，方法包括：解析設備結構化文檔以構建包含物理連接關系的設備物理拓撲圖；采用圖卷積網絡處理該拓撲圖生成結構化特征向量，并提取多模態感知數據的感知特征向量；構建知識增強的注意力模型，利用結構化特征向量作為鍵和值，引導感知特征向量進行跨模態融合；通過包含聯合分布散度損失與Lipschitz穩定性約束的組合優化目標對模型進行訓練，以保證多模態特征在共享語義空間中的一致性與物理真實性。本發明能夠顯著提升缺陷檢測的準確率，并生成具有物理可解釋性的根因診斷報告。

本發明授權基于聯合分布優化與結構知識引導的缺陷檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于聯合分布優化與結構知識引導的缺陷檢測方法，其特征在于，包括： 解析設備結構化文檔，構建設備物理拓撲圖； 采用圖神經網絡處理設備物理拓撲圖，生成結構化特征向量； 從工業設備采集多模態感知數據，并從多模態感知數據中提取感知特征向量； 在注意力模型中，利用結構化特征向量引導感知特征向量的對齊，進行跨模態特征融合，得到融合特征表示； 基于融合特征表示，生成缺陷檢測結果； 其中，利用結構化特征向量引導感知特征向量的對齊，進行跨模態特征融合，得到融合特征表示，包括： 將結構化特征向量分別映射為一組鍵向量和一組值向量，該組鍵向量與值向量用于描述設備物理拓撲的結構信息； 將感知特征向量變換為查詢向量，查詢向量用于表征從設備采集的實時狀態； 通過查詢向量探查鍵向量，以確定感知特征向量與設備物理拓撲之間的關聯度，并基于關聯度對值向量進行動態加權，聚合形成融合特征表示。

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中科南京人工智能創新研究院，其通訊地址為：211135 江蘇省南京市江寧區創研路266號麒麟人工智能產業園3號樓3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”。