发明专利已授权

基于跨模态文本语义驱动的少样本缺陷识别方法

Name: 基于跨模态文本语义驱动的少样本缺陷识别方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2025110892959
Availability: InStock

📄 申请号：CN202511089295.9 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2025-08-05

公开号

CN120580702B

公开日

2025-10-28

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V30_148

IPC 分类号

G06V30_148 , G06V30_19 , G06V10_764 , G06V20_70 , G06V10_80 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_045 , G06N3_0895 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

工业质检, 智能制造, 表面缺陷检测, 自动化检测, 质量管控

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摘要

本发明公开了基于跨模态文本语义驱动的少样本缺陷识别方法，属于图像处理技术领域。本发明针对工业质检场景中异常样本稀缺且缺陷类型动态演化导致的检测模型泛化不足问题，通过建立动态特征重组机制与自适应判别边界，实现仅需少量正常数据即可精准识别未知的缺陷类型；本发明通过文字描述与图像特征的匹配关系，在正常样本上生成与真实缺陷形态相近的模拟样本；当遇到未见过的缺陷类型时，可以根据文字语义自动调整图像纹理的对比标准，准确区分正常区域与异常区域的细微差异，无需依赖真实缺陷数据，进而提高样本缺陷识别精度。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN120580702B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种分辨率自适应的端到端亚像素级特征匹配方法

当前第 / 件

一种基于概率整形的正交频分复用传输方法及系统

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