买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉苏州赫芯科技有限公司申请的专利由频域驱动融合多模态信息的无监督缺陷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：CN121305309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511821455.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权由频域驱动融合多模态信息的无监督缺陷检测方法及系统是由张振;邱翔霖;程克林设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本由频域驱动融合多模态信息的无监督缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种由频域驱动融合多模态信息的无监督缺陷检测方法及系统，所述方法包括以下步骤：多模态特征获取，频域驱动的缺陷模拟，自适应模态对齐，特征融合与重构，缺陷检测与定位；本发明能够实现频域驱动的2D与3D信息协同优化，以频域为桥梁实现多模态特征的精准对齐与缺陷模拟，无需异常样本标注即可完成缺陷检测与定位；本发明通过融合2D模态对颜色、划痕以及印刷错误等表观缺陷的识别能力，与3D模态对形变、翘曲等结构性缺陷的识别能力，实现全类型缺陷覆盖；且本发明采用频域驱动的模态对齐策略，仅对齐多模态特征的低频与中频分量，保留高频分量，避免全局对齐导致的模态信息丢失，充分发挥2D与3D模态的互补优势。

本发明授权由频域驱动融合多模态信息的无监督缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种由频域驱动融合多模态信息的无监督缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 多模态特征获取： 采集无缺陷正常样本的2D图像与3D深度图像，分别对所述2D图像与所述3D深度图像进行特征提取，得到2D神经网络特征与3D神经网络特征； 频域驱动的缺陷模拟： 将所述2D神经网络特征映射至频域谱，并根据能量分布将所述频域谱进行频带划分，按照划分后的频带进行频域过滤，得到高频分量、中频分量以及低频分量；基于扰动高频分量、所述中频分量和所述低频分量模拟带有缺陷的2D图像特征； 自适应模态对齐： 构建投影层，将所述2D神经网络特征与所述带有缺陷的2D图像特征分别投影至3D特征空间，得到投影后的正常2D特征与异常2D特征；对所述正常2D特征与所述3D神经网络特征间对应的中低频分量进行频域对齐； 特征融合与重构： 基于所述异常2D特征、对齐后的所述正常2D特征以及对齐后的所述3D神经网络特征进行特征融合拼接，得到正常多模态融合特征和异常多模态融合特征；基于正常多模态融合特征、异常多模态融合特征、重构损失及逆重构损失进行解码器训练； 缺陷检测与定位： 获取待测样本的3D深度图像，提取所述3D深度图像的待测3D特征，将所述待测3D特征输入训练后的所述解码器，得到重构特征；基于所述重构特征与所述待测3D特征的位置差异判断缺陷存在情况。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人苏州赫芯科技有限公司，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市工业园区金鸡湖大道88号人工智能产业园内C2-203单元；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。