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龙图腾网获悉江西帛视智能科技有限公司申请的专利一种光学镜头的多维度缺陷检测方法、系统、设备及介质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：CN121190419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511304786.0，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权一种光学镜头的多维度缺陷检测方法、系统、设备及介质是由郑成辉;范唯设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光学镜头的多维度缺陷检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光学镜头的多维度缺陷检测方法、系统、设备及介质，属于光学镜头智能制造领域。该方法包括：S1、进行多模态数据协同采集，同步获取待测光学镜头的几何维度、光学维度及材料维度数据；S2、进行多模态特征融合与缺陷识别，将多模态数据输入至预设的采用双塔式跨模态交互架构的多模态特征融合网络，进行深度特征融合与缺陷识别；S3、进行动态自适应优化，根据产线环境变化或新增样本，对网络模型进行在线增量学习与轻量化部署。本发明通过集成多模态传感、混合监督学习与动态自适应优化，能够对几何形变、表面瑕疵、材料缺陷进行高精度、高效率的自动化检测，尤其适用于新型号镜头的快速部署与小样本缺陷场景。

本发明授权一种光学镜头的多维度缺陷检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种光学镜头的多维度缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 进行多模态数据协同采集，包括：通过三维激光扫描仪采集光学镜头的点云数据，以获得镜头的三维轮廓模型作为几何维度数据；通过工业相机，在同轴亮场照明模式和侧向暗场照明模式下，分别采集光学镜头的光学图像，作为视觉维度数据；通过分光仪，采集穿过光学镜片的透射光谱，以评估镜片材料的均一性，作为材料维度数据； 进行多模态特征融合与缺陷识别，所述多模态特征融合与缺陷识别基于一个双塔式跨模态交互架构的多模态特征融合网络，所述多模态特征融合网络接收所述多模态数据，通过一个双向门控注意力桥接器实现几何特征与视觉特征的交互融合，并输出缺陷检测结果； 所述双塔式跨模态交互架构的多模态特征融合网络，具体包括：一个用于处理点云数据的几何特征塔，所述几何特征塔基于动态图卷积网络构建，并采用一种曲率敏感卷积核，所述曲率敏感卷积核的权重系数由邻域点间的点间距与局部曲率梯度的乘积进行动态加权；一个用于处理光学图像的视觉特征塔，所述视觉特征塔基于MobileNetV3主干网络构建，并在所述视觉特征塔的C3模块后嵌入SE注意力机制，同时在特征金字塔网络结构中增加一个160×160像素的浅层特征融合分支； 所述双向门控注意力桥接器的工作方式为：设置门控函数，所述门控函数根据从一个特征塔输入的特征内容，动态地生成权重，用于调节从另一特征塔输入的特征信息向当前塔融合的程度，以实现几何特征与视觉特征的交互增强； 进行动态自适应优化，所述动态自适应优化包括：采用在线增量学习算法，在新增镜头型号或新缺陷类型出现时更新多模态特征融合网络模型；以及采用模型轻量化流水线，对多模态特征融合网络模型进行知识蒸馏和量化压缩以部署于边缘计算设备。

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