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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于马尔可夫重构和关联空间对齐的带钢缺陷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：CN119919940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411831636.0，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于马尔可夫重构和关联空间对齐的带钢缺陷分割方法是由庄培显;蔡远秀;李江昀;王宏;张天翔;袁立设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于马尔可夫重构和关联空间对齐的带钢缺陷分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于马尔可夫重构和关联空间对齐的带钢缺陷分割方法，涉及带钢表面缺陷检测技术领域。所述方法包括：采集带钢表面原始图像，包括无缺陷图像和不同类别的缺陷图像；对采集的图像进行标注，并划分数据集；在预训练任务和下游任务中，分别构建输入数据组；对输入数据组进行特征提取，得到输入带钢表面缺陷语义分割基座模型的嵌入特征向量；构建带钢表面缺陷语义分割基座模型，用于带钢表面缺陷分割。所述带钢表面缺陷语义分割基座模型包括：两个权重共享的马尔科夫噪声转移矩阵重构网络、视觉特征约束模块、细节信息约束模块以及关联空间对齐模块。本发明能够在全新场景下针对从未训练过的缺陷样本实现高精度语义分割。

本发明授权基于马尔可夫重构和关联空间对齐的带钢缺陷分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于马尔可夫重构和关联空间对齐的带钢缺陷分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集带钢表面原始图像，包括无缺陷图像和不同类别的缺陷图像； S2、对所述缺陷图像中的缺陷目标进行标注，将所有缺陷图像按照不同类别进行独热编码，并将每个缺陷图像与对应的独热编码标签作为一个缺陷数据对； S3、将所有无缺陷图像作为预训练任务数据集，同时将所有缺陷数据对按比例划分为下游任务训练集和下游任务测试集，作为完整的下游任务数据集； S4、在预训练任务和下游任务中，分别构建输入数据组； 在预训练任务中，每个输入数据组包括一个无缺陷图像以及对应的文本描述；在下游任务中，每个输入数据组包括目标缺陷图像及目标缺陷掩码，参考缺陷图像及参考缺陷掩码，迭代时间步和类别文本数据； S5、对所述输入数据组进行特征提取，得到输入带钢表面缺陷语义分割基座模型的嵌入特征向量； S6、构建带钢表面缺陷语义分割基座模型，用于带钢表面缺陷分割； 所述带钢表面缺陷语义分割基座模型包括：两个权重共享的马尔科夫噪声转移矩阵重构网络、视觉特征约束模块、细节信息约束模块以及关联空间对齐模块； 将获得的嵌入特征向量送入两个权重共享的马尔科夫噪声转移矩阵重构网络，利用所述视觉特征约束模块和所述细节信息约束模块从视觉特征和细节信息两方面对网络的训练过程进行针对性约束；所述关联空间对齐模块将两个网络中向量维度和信息对应的视觉特征序列在关联空间进行对齐，在目标缺陷图像和参考缺陷图像上匹配关联区域，得到最终预测结果。

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