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龙图腾网获悉江苏星图智能科技有限公司申请的专利一种缺陷检测的方法与系统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：CN119762450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411824370.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种缺陷检测的方法与系统是由桓朝;董冰设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种缺陷检测的方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了缺陷检测的方法与系统，提高准确性和效率，减少误判和漏判。其技术方案为：输入文本和图像到多模态融合编码器，获取文本特征向量和图像块令牌；采用并行的两个路径处理图像块令牌，提取特征与定位异常区域，获得预测结果特征图与像素预测结果；通过残差连接与双线性插值将不同尺度的特征融合，得到粗糙分割结果，进行二值化处理，生成掩码；识别出框和点，将所识别的框和点并输入到掩码分割网络内，生成细化掩码与置信度分数；将粗糙分割结果与细化掩码融合，得到细粒度分割结果；输入标准物件图作为模板与待检测图片进行模板匹配，对匹配区域进行差值处理，二值化并提取疑似缺陷区域；将疑似缺陷区域与细粒度分割结果融合。

本发明授权一种缺陷检测的方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种缺陷检测的方法，其特征在于，方法包括： 步骤S1：输入文本和图像到多模态融合编码器，获取文本特征向量和图像块令牌； 步骤S2：采用两个并行的第一路径和第二路径来处理图像块令牌，以提取特征与定位异常区域，获得预测结果特征图与像素预测结果； 步骤S3：通过残差连接与双线性插值将不同尺度的特征融合，得到粗糙分割结果，对得到的粗糙分割结果进行二值化处理，生成掩码； 步骤S4：在掩码内连通区域内识别出框和点，将所识别的框和点输入到掩码分割网络内，生成细化掩码与置信度分数； 步骤S5：将多模块融合编码器的粗糙分割结果与掩码分割网络输出的细化掩码融合，得到进一步的细粒度分割结果； 步骤S6：输入标准物件图作为模板与待检测图片进行模板匹配，对匹配得到的区域进行差值处理，二值化并提取疑似缺陷区域； 步骤S7：将疑似缺陷区域与步骤S5中得到的细粒度分割结果融合，完成缺陷检测； 其中，步骤S2进一步包括： 步骤S21：在第一路径的处理中，捕捉图像块令牌的行级特征和列级特征，以精确地定位异常区域； 步骤S22：在第二路径的处理中，理解不同尺度上图像的全局特征，以全面查找异常区域； 其中，步骤S21进一步包括： 步骤S211：通过平均池化层从图像块令牌对应的图像特征中提取行级特征与列级特征； 步骤S212：利用卷积层处理文本特征向量，获得与图像特征的维度相匹配的语言特征； 步骤S213：通过注意力机制预测行级特征与列级特征中的像素是否异常，检测到异常点后，使用双线性插值将预测结果的特征图恢复至原图尺寸，获取异常区域； 其中，步骤S22进一步包括： 步骤S221：使用不同内核尺寸的平均池化层获取多尺度视觉特征； 步骤S222：对于每一尺度，使用卷积层处理文本特征向量以匹配特征维度； 步骤S223：通过注意力机制获取行级特征与列级特征中的像素的预测结果，获取异常区域，其中注意力机制公式为： 其中，Q、K、V为图像与三个不同的可训练的参数矩阵的乘积，即对输入的像素进行线性变换，dk为K的维度； 其中，步骤S3进一步包括： 步骤S31：残差连接是指将网络浅层的输出经过变换后直接加到网络深处一层或多层的输出上，使深层网络提取到更多种类特征； 步骤S32：双线性插值是指在图像池化过程中，由于图像的缩小，部分特征消融，双线性插值首先在x方向进行线性插值，得到两个中间值，然后再在y方向进行同样操作，用于图像的重采样； 步骤S33：特征融合输出结果，得到粗糙分割结果，再设定阈值后对图像进行二值化，得到掩码。

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