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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种噪声抑制模态融合对齐的工业图像异常检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120298399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510767310.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种噪声抑制模态融合对齐的工业图像异常检测方法是由江结林;渠根源;许小龙;邵禹豪;魏顺;刘西应设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种噪声抑制模态融合对齐的工业图像异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种噪声抑制模态融合对齐的工业图像异常检测方法，属于图像检测技术领域。该方法包括：获取正常工业图像样本和带有标签的异常工业图像样本；构建工业图像异常检测模型，包括文本编码器、双通道图像编码器、MLP模块以及多模态交互模块；利用训练集对工业图像异常检测模型进行训练；利用训练后的工业图像异常检测模型对测试集中的图像样本进行异常检测。本发明在文本编码器中使用噪声抑制注意力机制使得模型更加关注提示词中的重点语义，减轻无关语义的干扰；通过为异常提示引入位置信息，增加文本模态带来的信息量，帮助模型更好地理解异常发生的具体区域，增强模型的空间感知能力。

本发明授权一种噪声抑制模态融合对齐的工业图像异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种噪声抑制模态融合对齐的工业图像异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取正常工业图像样本和带有标签的异常工业图像样本，构建数据集，并按照比例划分为训练集和测试集； 构建工业图像异常检测模型；其中，该工业图像异常检测模型包括文本编码器、双通道图像编码器、MLP模块以及多模态交互模块； 利用训练集对工业图像异常检测模型进行训练； 利用训练后的工业图像异常检测模型对测试集中的图像样本进行异常检测； 利用训练集对工业图像异常检测模型进行训练的步骤包括： 构建结构化的正常文本提示模板以及结构化的异常文本提示模板； 将正常文本提示模板及五组带位置信息的异常文本提示模板输入至文本编码器中进行编码，正常文本提示模板通过噪声抑制注意力层编码后输出正常文本嵌入向量，五组带位置信息的异常文本提示模板通过噪声抑制注意力层分别编码为异常文本嵌入向量组，对五组异常文本嵌入向量进行均值池化操作，生成融合异常文本嵌入向量；将正常文本嵌入向量和融合异常文本嵌入向量拼接，得到文本提示嵌入向量，，，C是嵌入维度，R代表实数矩阵空间； 将训练集中的待检测图像调整为固定分辨率后输入至双通道图像编码器中，得到全局图像嵌入向量、四层补丁级嵌入向量和四层去噪补丁级嵌入向量； 将四层补丁级嵌入向量和四层去噪补丁级嵌入向量均通过各自的MLP模块进行投影操作； 通过多模态交互模块将投影后的四层补丁级嵌入向量和四层去噪补丁级嵌入向量分别与文本提示嵌入向量进行交互和对齐； 分别计算交互对齐后的四层补丁级嵌入向量、四层去噪补丁级嵌入向量以及全局图像嵌入向量与文本提示嵌入向量的余弦相似度，生成异常图，将得到的异常图与真实异常图进行损失计算，通过损失反向传播进而训练工业图像异常检测模型的检测能力。

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