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龙图腾网获悉江苏国诺精密科技有限公司申请的专利一种工程塑料生产质量检测方法及系统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：CN120259242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510339568.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种工程塑料生产质量检测方法及系统是由苗魏设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工程塑料生产质量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种工程塑料生产质量检测方法及系统。该方法通过工业相机实时采集生产线上工程塑料表面图像序列，并同步获取注塑机工艺参数。构建基于多尺度滑动窗口的ViT‑Adapter视觉特征提取网络，融合表面纹理特征与工艺参数。采用改进型FocalLoss和对比学习的联合损失函数训练缺陷分类模型，并基于WinCLIP实现零样本异常分割，实现表面气泡、划痕的像素级定位。最后输出缺陷热力图并联动生产线参数自调整，进行结果可视化。该方法提高了缺陷检测的准确率与效率，实现了自动化调整，降低了人工干预，提升了生产质量与智能化水平。

本发明授权一种工程塑料生产质量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工程塑料生产质量检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S100：通过工业相机实时采集生产线上工程塑料表面图像，同步获取注塑机工艺参数； 步骤S200：构建多尺度滑动窗口的ViT‑Adapter视觉特征提取网络，通过自适应注意力机制将工程塑料表面图像特征与注塑机实时工艺参数进行跨模态融合特征，生成融合特征向量； 步骤S300：基于融合特征向量构建双分支训练网络，采用改进型Focal Loss和对比学习的联合损失函数训练缺陷分类模型； 步骤S400：利用缺陷分类模型提取深层语义特征，结合WinCLIP框架的零样本异常分割算法，对表面气泡、划痕进行像素级定位，生成缺陷掩膜图； 所述异常分割算法包含： 基于CLIP文本编码器生成的异常语义向量与视觉特征计算像素级相似度： 其中为实数矩阵，为像素点的异常得分，为图像块在位置的视觉特征向量，为文本编码器生成的缺陷语义向量，为缩放函数，缩放因子，为训练周期数； 步骤S500：根据缺陷定位结果实时生成缺陷热力图并进行结果可视化，基于热力图的缺陷面积占比与空间分布，通过PID控制算法调整注塑机工艺参数。

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