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龙图腾网获悉北京妙想科技有限公司申请的专利基于AI大模型的工业产品表面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：CN120013927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510465030.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于AI大模型的工业产品表面缺陷检测方法是由李云峰设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI大模型的工业产品表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及工业检测技术领域，公开了基于AI大模型的工业产品表面缺陷检测方法，包括以下步骤：S1、对工业产品表面图像进行数据预处理，生成光照不变特征和多尺度特征；S2、利用AI大模型对预处理后的图像进行深度特征提取，并通过多尺度特征融合生成多层次的缺陷特征图；S3、通过知识蒸馏技术对AI大模型进行优化，生成轻量化模型；S4、将轻量化模型部署至边缘设备，进行表面缺陷检测；S5、通过动态调整检测阈值优化检测过程中的置信度判定。通过光照不变特征提取和多尺度特征分解相结合的技术方案，达到了在复杂光照条件下提取表面细节特征的效果，解决了因光照变化导致的检测不稳定问题，提高了检测的鲁棒性。

本发明授权基于AI大模型的工业产品表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于AI大模型的工业产品表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对工业产品表面图像进行数据预处理，生成光照不变特征和多尺度特征； 所述S1步骤中，数据预处理的光照不变特征提取包括： 对输入图像的像素梯度进行计算，获取像素值的梯度方向和幅度，并对像素梯度进行归一化处理，以消除光照强度的影响，生成光照不变特征图； 所述数据预处理的多尺度特征分解包括： 通过多尺度分解对所述光照不变特征图提取高频特征和低频特征，并对高频特征和低频特征按照设定的权重参数进行加权融合，生成包含多尺度信息的融合特征图； 所述权重参数可以根据不同类型缺陷的响应程度动态调整； S2、利用AI大模型对预处理后的图像进行深度特征提取，并通过多尺度特征融合生成多层次的缺陷特征图； 所述S2步骤中，深度特征提取通过基于Transformer架构的多头自注意力机制完成，具体包括以下步骤： a．生成查询矩阵、键矩阵和值矩阵； b．通过查询矩阵和键矩阵之间的计算生成注意力权重； c．利用注意力权重对值矩阵进行加权求和，生成深度特征； d．通过多头注意力机制提取全局特征和局部特征； 所述S2步骤中，多尺度特征融合通过特征金字塔网络实现，将不同尺度的特征图通过权重优化后合成为统一的多尺度特征； S3、通过知识蒸馏技术对AI大模型进行优化，生成轻量化模型； S4、将轻量化模型部署至边缘设备，进行表面缺陷检测； S5、通过动态调整检测阈值优化检测过程中的置信度判定。

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