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龙图腾网获悉杭州电子科技大学丽水研究院申请的专利一种基于视觉语言大模型的少样本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：CN121724995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610226788.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视觉语言大模型的少样本缺陷检测方法及系统是由朱尊杰;李儒渊;陈云凯;胡美琴;丁贵广;温洪发;江劭玮;赵强;王鸿奎设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉语言大模型的少样本缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于视觉语言大模型的少样本缺陷检测方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，方法包括：获取待检工件的原始图像并提取第一特征；基于图像和或先验信息，利用视觉语言大模型生成语义提示，并转换为与第一特征可对齐的第二特征，进行跨模态融合得到融合特征；在候选位置邻域内，对融合特征执行子空间投影，基于局部统计量确定各向异性度量，并在该度量下进行端元数目估计、包内或包外判别，并结合跨尺度稳定性准则确定活跃端元数；根据活跃端元数调整解码通道与阈值，并将结果反馈至融合过程；对调整后的融合特征进行解码，输出像素级缺陷分割图；这样在缺陷样本有限条件下提升了弱特征缺陷的定位精度与分割稳定性。

本发明授权一种基于视觉语言大模型的少样本缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉语言大模型的少样本缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取待检工件的原始图像；对所述原始图像进行特征提取，获得表征局部结构与全局语义的第一特征； 基于所述原始图像和或先验信息，利用视觉语言大模型生成表征疑似缺陷的语义提示；将所述语义提示转换为表征疑似缺陷语义属性并与所述第一特征在维度上可对齐的第二特征；对所述第一特征与所述第二特征进行跨模态融合，得到融合特征；所述语义提示包括：候选位置信息； 在由所述语义提示确定的至少一个候选位置的邻域内，对所述融合特征进行子空间投影，获得提示对齐嵌入，并基于所述提示对齐嵌入的局部统计量确定各向异性度量； 在所述各向异性度量下执行端元数目估计并进行包内和或包外判别，并基于跨尺度稳定性准则确定活跃端元数；根据所述活跃端元数调整解码通道与判定阈值，并将调整结果反馈至所述跨模态融合以约束注意力分配； 对经调整的融合特征进行解码，输出所述原始图像的像素级缺陷分割图。

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杭州电子科技大学丽水研究院，其通讯地址为：323000 浙江省丽水市莲都区南明山街道大沅街与绿源路交叉口东北侧半导体芯片产业园3号楼；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”。

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