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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于文本引导的弱监督图像缺陷分割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：CN120807555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511277570.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于文本引导的弱监督图像缺陷分割方法及系统是由洪景山;胡海根;陈琦;周乾伟;张笑钦设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本引导的弱监督图像缺陷分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本引导的弱监督图像缺陷分割方法及系统，包括：获取工业缺陷图像数据集；建立图像分割模型并训练，其中：初步预测模块用于提取多尺度图像块特征输入分割解码器获得初步分割预测结果；文本引导模块用于构建前景文本和背景文本并输入CLIP模型的文本编码器，生成前景文本特征集合和背景文本特征集合后拼接再与多尺度图像块特征输入上下文解码器；获得图文相关性得分图并与初步分割预测结果进行加权，获得最终分割预测结果；利用训练好的图像分割模型对待分割工业缺陷图像进行检测，获得最终分割预测结果。解决了工业检测任务中样本稀缺、标注成本高及模型泛化能力不足等问题，提升了图像缺陷检测的精度与效率。

本发明授权一种基于文本引导的弱监督图像缺陷分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于文本引导的弱监督图像缺陷分割方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、获取由若干个工业缺陷图像和对应类别标签组成的工业缺陷图像数据集； S2、建立图像分割模型并利用工业缺陷图像数据集进行训练，所述图像分割模型包括初步预测模块和文本引导模块，其中： 所述初步预测模块执行如下操作： 将工业缺陷图像数据集输入ViT编码器进行特征提取，获得多尺度图像块特征，所述多尺度图像块特征包括N个图像块特征和类标记； 将多尺度图像块特征输入分割解码器获得初步分割预测结果，所述分割解码器包括多个依次连接的卷积模块； 所述文本引导模块执行如下操作： 针对工业缺陷图像数据集中的前景类别和背景类别，分别对应构建前景文本和背景文本； 将全部前景文本和背景文本输入CLIP模型的文本编码器对应生成前景文本特征集合和背景文本特征集合； 将前景文本特征集合和背景文本特征集合拼接后与多尺度图像块特征输入上下文解码器，获得增强前景文本特征集合和增强背景文本特征集合； 根据多尺度图像块特征、增强前景文本特征集合和增强背景文本特征集合获得图文相关性得分图； 将初步分割预测结果与图文相关性得分图进行加权，获得最终分割预测结果； S3、利用训练好的图像分割模型对待分割工业缺陷图像进行检测，获得最终分割预测结果。

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