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龙图腾网获悉广东机电职业技术学院申请的专利基于知识提示的视觉缺陷检测方法、装置、设备及存储介质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：CN120782768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511263161.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于知识提示的视觉缺陷检测方法、装置、设备及存储介质是由黄国健;陈永彬;黄嘉思;吴延航;汤嘉豪;陈媛玲;陈红烨;吴奕锋;巫亦龙;王锐锋;宋潇哲;杨宇睿;梁泽民设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识提示的视觉缺陷检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于知识提示的视觉缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，本申请涉及外观缺陷检测技术领域，该方法包括：采集待检测物体对应的多维图像数据，多维图像数据包括多波段图像、多偏振图像和主动结构光相位图像；根据预设知识图谱生成待检测物体的知识提示信息；基于多维图像数据和知识提示信息进行融合缺陷检测，获得缺陷检测结果。本申请通过采集多维图像数据从不同维度获取待检测物体的全面信息，再结合知识图谱生成的知识提示信息提供语义指导，实现对待检测物体跨模态融合的缺陷检测，从而提高视觉缺陷检测精度。

本发明授权基于知识提示的视觉缺陷检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于知识提示的视觉缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集待检测物体对应的多维图像数据，所述多维图像数据包括多波段图像、多偏振图像和主动结构光相位图像； 根据预设知识图谱生成所述待检测物体的知识提示信息； 基于所述多维图像数据和所述知识提示信息进行融合缺陷检测，获得缺陷检测结果； 所述根据预设知识图谱生成所述待检测物体的知识提示信息的步骤，包括： 根据所述待检测物体的构造信息从预设知识图谱中获取目标实体标签； 基于所述目标实体标签生成标准格式文本； 对所述标准格式文本进行语义向量转换，获得知识提示信息； 所述基于所述多维图像数据和所述知识提示信息进行融合缺陷检测，获得缺陷检测结果的步骤，包括： 对所述多维图像数据和所述知识提示信息进行跨模态融合，获得融合缺陷特征； 基于所述融合缺陷特征进行缺陷检测，获得缺陷检测结果； 所述对所述多维图像数据和所述知识提示信息进行跨模态融合，获得融合缺陷特征的步骤，包括： 对所述多维图像数据进行特征编码，得到光谱偏振特征和相位特征； 将所述光谱偏振特征、所述相位特征和所述知识提示信息输入跨模态融合网络，获得融合缺陷特征。

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