买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉宁德思客琦智能装备有限公司申请的专利一种用于智能制造的基于视觉的缺陷无监督识别分割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：CN119919430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510401975.3，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种用于智能制造的基于视觉的缺陷无监督识别分割方法是由刘增卫;柳宇飞;王兴鹏;郑瑞强;张郑福设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于智能制造的基于视觉的缺陷无监督识别分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种用于智能制造的基于视觉的缺陷无监督识别分割方法，首先在流水线中，对分割后的切口进行采集切口图像;然后将采集到的图像进行编码，具体编码为embedding向量形式；然后进行阴影检测，再对处理后的图像与原始图像采用CBENet计算其色彩；对编码后的训练集图像进行无监督聚类模型训练；在训练过程中，在经过图像处理模块的聚合后，得到质心图像，随后利用OpenCV的二进制阈值，将质心划分为包含缺陷的前景和包含剩余图像的后景，利用这些包含缺陷的前景质心作为基础模型的prompt提示；对缺陷进行分割。本发明相较目前大多数基于有监督的缺陷分割方案，实现了高精度的工业领域缺陷分割，能对产品流水线进行实时检测。

本发明授权一种用于智能制造的基于视觉的缺陷无监督识别分割方法在权利要求书中公布了：1.一种用于智能制造的基于视觉的缺陷无监督识别分割方法，其特征在于：具体按以下步骤执行： S1:首先在流水线中，对分割后的切口进行采集切口图像； S2:然后将采集到的图像进行编码，具体编码为embedding向量形式；具体按以下步骤执行： S2.1:首先经过一个conv卷积，压缩其原本的特征维度，得到patchembedding； S2.2:将特征展平flatten得到一个一维向量； S2.3:拼接position信息得到positionembedding； S2.4:positionembedding经过12个基于windowpartition的transformerblock，与4个全局的attentionblock对图像特征进行学习； S2.5:最后经过两层的conv卷积降维，得到最终的imageembbeding； S3:然后进行阴影检测，再对处理后的图像与原始图像采用CBENet计算其色彩；具体按以下步骤执行： S3.1:采用BGShadowNet对原始图像生成一个粗略的阴影去除图，再对处理后的图像与原始图像采用CBENet计算其色彩； S3.2:将步骤S3.1中的数据通过下式，计算二者相似性后，删除训练图像数据集偏差明显的图像； ； 其中，是待删除的图像，，是训练集图像的平均特征，是预设的阈值； S4:对编码后的训练集图像进行无监督聚类模型训练； S5:在训练过程中，在经过图像处理模块的聚合后，得到质心图像，随后利用OpenCV的二进制阈值，将质心划分为包含缺陷的前景和包含剩余图像的后景，利用这些包含缺陷的前景质心作为基础模型SAM的prompt提示； S6:对缺陷进行分割。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁德思客琦智能装备有限公司，其通讯地址为：352000 福建省宁德市蕉城区疏港路115号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。