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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利基于轻量级扩散编码器与分辨率决策的工业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：CN121074055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511632294.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于轻量级扩散编码器与分辨率决策的工业缺陷检测方法是由王婷;严涛;秦鹏飞设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量级扩散编码器与分辨率决策的工业缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业缺陷检测技术领域，公开了基于轻量级扩散编码器与分辨率决策的工业缺陷检测方法，包括：构建基于动态路由的轻量扩散异常检测网络模型，包括特征提取模块、特征融合模块、分辨率决策模块、解码器；获取仅包含正常产品的高质量图像作为训练集，通过数据处理，生成初始的扩散输入对；将初始的扩散输入对输入模型进行训练，利用改进的总损失函数对模型进行反方向传播，生成训练好的模型；获取待检测的工业产品图像，通过数据处理后，输入训练好的模型进行工业缺陷检测，生成工业缺陷检测结果；本发明不仅提高了检测精度，还显著降低了模型计算资源消耗，同时提升了推理效率与部署灵活性，实现了高精度、高速度、低功耗的工业缺陷检测。

本发明授权基于轻量级扩散编码器与分辨率决策的工业缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于轻量级扩散编码器与分辨率决策的工业缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建基于动态路由的轻量扩散异常检测网络模型，其包括特征提取模块、特征融合模块、分辨率决策模块以及解码器； S2、获取仅包含正常产品的高质量图像，将其作为训练集，对训练集进行数据处理，生成初始的扩散输入对，具体为： S21、获取仅包含正常产品的高质量图像，将其作为训练集； S22、从训练集中随机选取一张高质量图像； S23、在当前时间步，对高质量图像注入特定噪声，生成当前时间步的加噪图像； S24、设定初始的异常掩码，引入透明度调度系数； S25、将当前时间步及其对应的加噪图像、异常掩码作为初始的扩散输入对； S3、将初始的扩散输入对输入模型进行训练，利用改进的总损失函数对模型进行反方向传播，生成训练好的模型，具体为： S31、将初始的扩散输入对输入特征提取模块进行特征提取，生成多尺度特征，包括浅层特征、中层特征、高层特征； S32、将多尺度特征输入特征融合模块进行特征融合，生成融合特征，包括第一融合特征、第二融合特征、第三融合特征； S33、将第一融合特征输入分辨率决策模块，生成复杂度分数； S34、将复杂度分数、第一融合特征、第二融合特征、第三融合特征输入解码器，引入动态路由机制，通过选择对应类型的分辨率进行解码，生成当前时间步的异常噪声、异常掩码、去噪图像； S35、构建改进的总损失函数； S36、利用改进的总损失函数对模型进行反向传播，重复步骤S31‑S36，更新模型参数，最终生成训练好的模型； S4、获取待检测的工业产品图像，通过数据处理后，输入训练好的模型进行工业缺陷检测，生成工业缺陷检测结果。

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