发明专利已授权

基于预训练模型的产品缺陷无监督语义分割方法及装置

📄 申请号：CN202411771409.3 📄 发布日：2026/04/28

著录项目信息

申请日

2024-12-04

公开号

CN119600296B

公开日

2025-10-14

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_26

IPC 分类号

G06V10_26 , G06V10_75 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06V10_80 , G06V10_762 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_088 , G06T7_00 , G06T7_11 ,

技术画像

所属领域

语义分割人工智能算法图像识别工业机器视觉语义分割

应用场景

工业自动化, 产品缺陷检测, 表面质量检测, 智能制造, 质量管控

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摘要

本发明公开了一种基于预训练模型的产品缺陷无监督语义分割方法及装置，用于解决现有的工业缺陷无监督语义分割方法导致缺陷分类精度不够理想的技术问题。方法包括获取待检测工业产品图像、待检测工业产品图像对应的工业产品参考图像和多个待匹配缺陷类别；采用基于缺陷潜空间特征的自学习点生成提示器的预置分割网络根据待检测工业产品图像和工业产品参考图像，生成目标缺陷分割掩码，并基于目标缺陷分割掩码，生成目标裁剪图像，能够生成具有视觉提示的目标裁剪图像，再通过基于自学习缺陷类别提示模块和缺陷图文跨模态特征交互模块的预置缺陷分类网络对目标裁剪图像和多个待匹配缺陷类别进行处理，将分割和分类相结合，从而提高了缺陷分类精度。

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

基于混合坐标关键点估计的车道线检测方法、装置及设备

当前第 / 件

一种针对疲劳驾驶的智能驾驶辅助方法及系统

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