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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于原型提示微调视觉基础模型SAM的少样本缺陷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：CN119624927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411756662.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于原型提示微调视觉基础模型SAM的少样本缺陷检测方法是由张云洲;吴支飞;赵姝颖;金雨昕设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于原型提示微调视觉基础模型SAM的少样本缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别技术领域，公开一种基于原型提示微调视觉基础模型SAM的少样本缺陷检测方法。通过从少量的示例图像‑掩码对中提取关于待分割图像的原型先验信息，以此代替人类的先验指导；面向缺陷数据，从原型先验中提取具有代表性的前景提示点和高置信度的背景提示点稀疏提示，以及前景Mask稠密提示，作为原型提示，指导视觉基础模型SAM实现更准确的分割；利用原型提示和少量缺陷数据微调视觉基础模型SAM，冻结SAM的提示编码器和图像编码器，并为图像编码器注入LoRA旁路，通过更新LoRA旁路和轻量级掩码解码器的参数，使SAM更好的适应缺陷数据分布。

本发明授权一种基于原型提示微调视觉基础模型SAM的少样本缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于原型提示微调视觉基础模型SAM的少样本缺陷检测方法，其特征在于，从少量的示例图像‑掩码对中提取关于待分割图像的原型先验信息，所述原型先验信息代替人类的先验指导； 面向缺陷图像数据，从原型先验信息中提取具有代表性的前景提示点、高置信度的背景提示点和前景Mask，作为原型提示；其中，所述前景提示点和背景提示点为稀疏提示，所述前景Mask为稠密提示； 通过原型提示微调视觉基础模型SAM；冻结SAM的提示编码器和图像编码器，并为图像编码器注入LoRA旁路，通过更新LoRA旁路和掩码解码器的参数，得到调整后的视觉基础模型SAM，用于缺陷检测； 所述原型先验信息的提取方法如下：对于输入的一组支持图像和一张查询图像，通过CNN骨干网络分别提取对应的支持图像特征Fs和查询图像特征FQ，C表示通道数，H和W分别表示特征的高度和宽度；当有多张支持图像时，Fs细分为其对应掩模细分为随后，通过掩码平均池化MAP分别从支持图像特征中提取多个原型；MAP的计算表示为： 其中FS表示支持图像特征，YS表示支持图像掩码，c表示类别；从支持图像特征中提取多个前景原型和背景原型后，将二者平均以获得最终的前景原型PF和背景原型PB，其计算表示为： 其中，Avg表示取平均函数，1表示前景类别，0表示背景类别；分别计算背景原型PB和前景原型PF与查询图像特征FQ的余弦相似度，得到相应的相似度图其计算表示为： SB＝CosPB，FQ    4SF＝CosPF，FQ    5Cos表示余弦相似度函数； 这些相似度图经过Concat拼接，并通过归一化指数函数得到原型先验概率图其计算表示为： MBF＝SoftmaxConcatSB，SF    6其中，Softmax表示归一化指数函数；MBF分解为背景概率图MB和前景概率图MF，所述原型提示微调视觉基础模型SAM的策略设计如下，冻结SAM图像编码器和提示编码器的参数，并为图像编码器嵌入LoRA旁路，微调视觉基础模型SAM时，仅更新LoRA旁路和掩码解码器的参数；原型提示经提示编码器编码后输入至掩码解码器；查询图像输入至嵌入LoRA旁路的图像编码器中，得到图像嵌入，输入至掩码解码器；所述掩码解码器获得预测掩码；基于预测掩码与真实值的比对，继续微调LoRA旁路和掩码解码器的参数。

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