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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利融合图像掩码和混合专家的多模态工业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：CN119992234B 。

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：202510469130.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权融合图像掩码和混合专家的多模态工业异常检测方法是由贺诗波;沈凌霄;陈积明;周启航;顾超杰设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合图像掩码和混合专家的多模态工业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多模态工业异常检测方法。该方法融合图像掩码技术与混合专家方法指导工业多模态预训练模型，基于多模态的工业数据预训练模型，使预训练大模型能够学习到单模态难以表现的特征。训练阶段使用掩码技术随机掩盖多模态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，模型能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，从而覆盖大部分下游任务所需的视觉信息。工业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，加快模型训练和推理速度。

本发明授权融合图像掩码和混合专家的多模态工业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多模态工业异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集工业元件高分辨率的对齐的2D图像与3D点云数据并进行预处理； S2、对3D点云数据投影到2D图像平面构建深度图，将深度图投影到与2D图像对齐的维度； S3、将2D图像和投影后的3D图像进行划分和随机掩码； S4、构建多模态工业异常检测大模型，所述多模态工业异常检测大模型包括3D数据的线性投影层、嵌入层、包含混合专家层的ViT编码器模块和MLP输出头；将被掩码图像块的CLIP特征作为重建目标进行预训练； 所述多模态工业异常检测大模型具体包括：一个3D数据的线性投影层、嵌入层、若干ViT编码器层和一个MLP输出头，其中未被掩码的可见图像块经过线性投影层映射到D维空间并添加位置嵌入，输入到ViT编码器层，其中VIT编码器模块包括多头注意力层和混合专家层，每个混合专家层包括门控网络和若干专家层，将得到的输出通过MLP输出头投影到与CLIP视觉特征相同维度； S5、冻结3D数据的线性投影层，对模型微调，使用预训练和微调后的模型进行工业异常检测。

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