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龙图腾网获悉中电星原科技有限公司申请的专利基于多模态融合的离散制造产品缺陷AI视觉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：CN120807500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511292444.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多模态融合的离散制造产品缺陷AI视觉检测方法是由尚康;邱永昊;杨文靖;杨帆;范超超;李鲲;眭晓;张鹏;贾运河设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的离散制造产品缺陷AI视觉检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及产品检测技术领域，特别涉及一种基于多模态融合的离散制造产品缺陷AI视觉检测方法，包括：获取目标产品的时间对齐的可见光图像和热红外图像，对可见光图像进行光度畸变校正，对热红外图像进行辐射标定校正，再对光度畸变校正后的可见光图像和辐射标定校正后的热红外图像进行空间配准，得到配准后的可见光图像和配准后的热红外图像；对配准后的可见光图像和配准后的热红外图像进行基于多级DWT的特征级融合和基于DS证据理论的决策级融合，得到融合图像；将融合图像输入至运行在嵌入式AI计算平台的视觉检测模型，获得视觉检测模型输出的对目标产品的检测结果。该方法提升了缺陷检测的精度，为离散制造业提供了更可靠的保障。

本发明授权基于多模态融合的离散制造产品缺陷AI视觉检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的离散制造产品缺陷AI视觉检测方法，适用于离散制造产品的外观缺陷检测，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测的目标产品的时间对齐的可见光图像和热红外图像，对可见光图像进行光度畸变校正，对热红外图像进行辐射标定校正，再对光度畸变校正后的可见光图像和辐射标定校正后的热红外图像进行空间配准，得到配准后的可见光图像和配准后的热红外图像； 对配准后的可见光图像和配准后的热红外图像进行基于多级DWT的特征级融合和基于DS证据理论的决策级融合，得到融合图像； 将融合图像输入至预先训练的运行在嵌入式AI计算平台的视觉检测模型，获得视觉检测模型输出的对目标产品的检测结果；其中，视觉检测模型由动态注意力门控模块、多尺度特征聚合模块、全局注意力融合模块和输出模块组成，动态注意力门控模块基于动态注意力门控机制对融合图像的缺陷区域进行动态增强，多尺度特征聚合模块基于增强后的融合图像进行不同尺度的缺陷特征的捕获，全局注意力融合模块对不同尺度的缺陷特征进行全局注意力融合，得到全局融合特征，输出模块基于全局融合特征，输出对目标产品的检测结果； 对可见光图像进行光度畸变校正，对热红外图像进行辐射标定校正，再对光度畸变校正后的可见光图像和辐射标定校正后的热红外图像进行空间配准，得到配准后的可见光图像和配准后的热红外图像，包括： 采用阶数大于5的多项式畸变模型补偿镜头径向畸变来对可见光图像进行光度畸变校正，得到光度畸变校正后的可见光图像； 基于黑体辐射源建立温度灰度映射关系，利用温度灰度映射关系对热红外图像进行辐射标定校正，得到辐射标定校正后的热红外图像； 基于SURF特征匹配算法对光度畸变校正后的可见光图像和辐射标定校正后的热红外图像进行亚像素级的空间配准，得到配准误差小于0.5pixel的配准后的可见光图像和配准后的热红外图像； 对配准后的可见光图像和配准后的热红外图像进行基于多级DWT的特征级融合和基于DS证据理论的决策级融合，得到融合图像，包括： 分别对配准后的可见光图像和配准后的热红外图像进行基本概率赋值，得到可见光基本概率值和热红外基本概率值，并基于可见光基本概率值和热红外基本概率值计算得到冲突度量因子； 判断计算得到的冲突度量因子是否大于预设的冲突度量阈值； 若计算得到的冲突度量因子大于冲突度量阈值，则基于可见光基本概率值、热红外基本概率值和计算得到的冲突度量因子，计算决策级融合权重，基于决策级融合权重对配准后的可见光图像和配准后的热红外图像进行决策级融合加权，得到决策级融合加权后的可见光图像和决策级融合加权后的热红外图像； 分别对决策级融合加权后的可见光图像和决策级融合加权后的热红外图像进行多级DWT，基于多级DWT结果确定多级低频低频分量、多级高频低频分量和多级低频高频分量，再对多级低频低频分量、多级高频低频分量和多级低频高频分量的拼接结果进行IDWT，得到融合图像； 若计算得到的冲突度量因子小于或等于冲突度量阈值，则直接分别对配准后的可见光图像和配准后的热红外图像进行多级DWT，基于多级DWT结果确定多级低频低频分量、多级高频低频分量和多级低频高频分量，再对多级低频低频分量、多级高频低频分量和多级低频高频分量的拼接结果进行IDWT，得到融合图像。

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