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！

龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利钢丝绳表面缺陷图像的生成方法及装置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：CN120563646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202510516156.3，技术领域涉及：G06T11/10；该发明授权钢丝绳表面缺陷图像的生成方法及装置是由李明;银腾;朱美强;杜边境;田军设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本钢丝绳表面缺陷图像的生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种钢丝绳表面缺陷图像的生成方法及装置。其包括：将无缺参考图像加载到基本特征提取网络，以经基本特征提取网络提取得到无缺参考隐向量，并将所提取得到的无缺参考隐向量加载到融合解码网络；将缺陷特征文本以及缺陷参考图像加载到缺陷特征生成网络，以经缺陷特征生成网络生成文本引导缺陷隐向量，并将所生成的文本引导缺陷隐向量加载到融合解码网络；利用融合解码网络对无缺参考隐向量与文本引导缺陷隐向量进行融合解码处理，以经融合解码处理后生成钢丝绳目标缺陷图像。本发明能实现高质量钢丝绳表面缺陷图像的生成，提高钢丝绳表面缺陷图像生成的效率与可靠性。

本发明授权钢丝绳表面缺陷图像的生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种钢丝绳表面缺陷图像的生成方法，其特征是，所述生成方法包括： 提供缺陷图像生成条件，并将所提供的缺陷图像生成条件加载到构建的缺陷图像生成模型内，其中， 所述缺陷图像生成模型包括基本特征提取网络、缺陷特征生成网络以及融合解码网络， 所述缺陷图像生成条件包括无缺参考图像、缺陷特征文本以及缺陷参考图像，其中，无缺参考图像内钢丝绳的类型与缺陷参考图像内钢丝绳的类型相一致； 将无缺参考图像加载到基本特征提取网络，以经基本特征提取网络提取得到无缺参考隐向量，并将所提取得到的无缺参考隐向量加载到融合解码网络； 将缺陷特征文本以及缺陷参考图像加载到缺陷特征生成网络，以经缺陷特征生成网络生成文本引导缺陷隐向量，并将所生成的文本引导缺陷隐向量加载到融合解码网络； 利用融合解码网络对无缺参考隐向量与文本引导缺陷隐向量进行融合解码处理，以经融合解码处理后生成钢丝绳目标缺陷图像，其中，所述钢丝绳目标缺陷图像的缺陷状态与缺陷特征文本所描述的缺陷状态相一致； 所述融合解码网络包括隐向量融合单元以及隐向量解码器，其中， 利用隐向量融合单元对无缺参考隐向量以及文本引导缺陷隐向量进行隐向量融合处理，以经隐向量融合处理后生成钢丝绳融合隐向量； 隐向量解码器对钢丝绳融合隐向量进行解码处理，以经解码处理后生成钢丝绳目标图像； 进行隐向量融合处理时，包括： 将无缺参考隐向量与文本引导缺陷隐向量在潜在空间对齐，以在潜在空间对齐后生成无缺对齐隐向量以及文本引导缺陷对齐隐向量； 对上述的无缺对齐隐向量、文本引导缺陷对齐隐向量进行频域特征提取，以分别得到无缺对齐频域特征以及文本引导缺陷对齐频域特征，其中，无缺对齐频域特征包括无缺对齐低频特征以及无缺对齐高频特征，文本引导缺陷对齐频域特征包括缺陷对齐低频特征以及缺陷对齐高频特征； 将无缺对齐低频特征与缺陷对齐低频特征进行低频融合，以生成对齐融合低频特征； 将无缺对齐高频特征与缺陷对齐高频特征进行高频融合，以生成对齐融合高频特征； 基于对齐融合低频特征以及对齐融合高频特征进行组合，以在组合后生成对齐组合频域特征，并将生成的对齐组合频域特征进行时域转换，以在时域转换后生成钢丝绳融合隐向量； 将无缺参考隐向量与文本引导缺陷隐向量在潜在空间对齐时，则有： 其中，为无缺对齐隐向量，为文本引导缺陷对齐隐向量，为无缺参考隐向量的映射矩阵、为文本引导缺陷隐向量的映射矩阵，为无缺参考隐向量的偏置项、为文本引导缺陷隐向量的偏置项，为无缺参考隐向量，为文本引导缺陷隐向量。

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中国矿业大学，其通讯地址为：221116 江苏省徐州市铜山区大学路1号；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。