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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于稳定扩散模型的厚板表面缺陷数据的生成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：CN120163812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510364956.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于稳定扩散模型的厚板表面缺陷数据的生成方法是由丁进良;闫慧;吴高昌;张同康设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稳定扩散模型的厚板表面缺陷数据的生成方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于稳定扩散模型的厚板表面缺陷数据的生成方法，属于厚板生产领域与计算机视觉技术领域，方法包括：获取缺陷位置的引导图像和缺陷类型相关文本描述；采用图像适配器对缺陷位置的引导图像提取特征；采用CLIP网络对缺陷类型相关文本描述提取特征；将引导特征和文本提示的特征输入到稳定扩散模型，通过多步迭代优化潜空间特征，生成缺陷图像；将引导特征、最后一次迭代的潜空间特征以及文本提示的特征输入到掩膜生成器，生成缺陷掩膜；将缺陷图像以及缺陷掩膜作为厚板表面缺陷数据的样本。本申请的方法省去了繁琐且耗时的图像采集和人工标注工作，能够自动生成缺陷图像及其对应的像素级标注掩膜，有效扩展了数据集。

本发明授权一种基于稳定扩散模型的厚板表面缺陷数据的生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稳定扩散模型的厚板表面缺陷数据的生成方法，其特征在于，包括： 获取缺陷位置的引导图像和缺陷类型相关文本描述； 采用图像适配器对缺陷位置的引导图像提取特征，得到引导特征； 采用CLIP网络对缺陷类型相关文本描述提取特征，得到文本提示的特征； 将引导特征和文本提示的特征输入到稳定扩散模型，通过多步迭代优化潜空间特征，生成缺陷图像； 将引导特征、最后一次迭代的潜空间特征以及文本提示的特征输入到掩膜生成器，生成缺陷掩膜； 将缺陷图像以及缺陷掩膜作为厚板表面缺陷数据的样本； 所述图像适配器，包括：图像下采样模块以及特征提取模块； 所述图像下采样模块，用于对缺陷位置的引导图像进行图像下采样，得到第一特征； 所述特征提取模块，用于对所述第一特征进行特征提取，得到第二特征，将第二特征作为引导特征； 所述特征提取模块包括：第五卷积层、第六卷积层、第七卷积层以及第八卷积层，第五卷积层的输出作为第六卷积层的输入，第六卷积层的输出作为第七卷积层的输入，第七卷积层的输出作为第八卷积层的输入，并将第五卷积层的输出、第六卷积层的输出、第七卷积层的输出以及第八卷积层的输出作为第二特征，计算式如下： 其中，Ge为第二特征，为第五卷积层的输出，为第六卷积层的输出，为第七卷积层的输出，为第八卷积层的输出，ReLU为激活函数，BN表示批归一化，表示步长为s，卷积核大小为k的卷积核，Gd为第一特征； 所述掩膜生成器，包括：第一交叉注意力模块、第二交叉注意力模块以及第三交叉注意力模块； 所述第一交叉注意力模块包括：多个并行的第一注意力单元，用于将最后一次迭代的潜空间特征以及文本提示的特征分别输入多个并行的注意力单元，得到多个第一注意力输出； 所述第二交叉注意力模块，包括：拼接单元以及第二交叉注意力单元，用于将最后一次迭代的潜空间特征输入到拼接单元中进行拼接操作，得到拼接结果，将拼接结果与多个第一注意力输出输入到第二交叉注意力单元，得到第二交叉注意力输出； 所述第三交叉注意力模块，包括：第三交叉注意力单元，用于将引导特征以及第二交叉注意力输出输入到第三交叉注意力单元，得到缺陷掩膜。

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