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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种融合图像掩码和混合专家的工业大模型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：CN119991683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510481129.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种融合图像掩码和混合专家的工业大模型异常检测方法是由陈积明;沈凌霄;周启航;顾超杰;贺诗波设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合图像掩码和混合专家的工业大模型异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合图像掩码和混合专家的工业大模型异常检测方法。该方法融合图像掩码技术与混合专家方法指导工业预训练模型，训练阶段使用掩码技术掩盖输入图像的部分像素块，通过训练使得模型能够依据可见的图像块，重建被掩码图像块的图像文本对齐的视觉特征，使得模型同时从中学习到低级的几何结构特征以及图像的高级语义信息，能够覆盖大部分下游任务所需的视觉信息。预训练大模型的编码器部分采用混合专家结构代替前向传播层，在处理数据时能够动态地激活少部分网络层，从而实现在保持模型参数量的同时，极大地加快模型训练和推理速度。

本发明授权一种融合图像掩码和混合专家的工业大模型异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合图像掩码和混合专家的工业大模型异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取对异常区域进行人工标注的工业异常图像数据集， S2、建立工业异常检测大模型：所述工业异常检测大模型包括一个位置嵌入、VIT编码器模块和MLP输出头，其中VIT编码器中包括多头注意力层和混合专家层； S3、使用数据集对工业异常检测大模型进行预训练：将CLIP编码器提取的CLIP视觉特征作为图像掩码重构目标，对图像进行随机掩码并将未掩码的可见图像作为工业异常检测模型的输入，并将输出投影到与CLIP特征相同的维度，使用负余弦相似度作为损失函数进行训练； S4、对训练好的工业异常检测大模型进行微调，对工业图像进行异常检测；所述微调为双阶段训练，包括混合专家层训练阶段和全网络训练阶段；所述混合专家层训练阶段为第一阶段，只训练混合专家层中的门控网络和专家网络的参数，块+位置嵌入模块、MLP输出头和Transformer编码器层中的其他结构都冻结权重；所述全网络训练阶段为第二阶段，该阶段训练将会对所有参数进行训练。

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