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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缺陷热图生成方法、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：CN120563817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511047164.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权缺陷热图生成方法、装置、设备及存储介质是由陈永彬;黄嘉思;黄国健;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2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本缺陷热图生成方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种缺陷热图生成方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：基于待检测工件图像对应的视觉特征向量和自然语言查询语句对应的语言特征向量生成融合特征序列；通过多头注意力机制基于融合特征序列生成多头跨模态注意力矩阵；通过预设能量调整归一化算法对多头跨模态注意力矩阵进行归一化处理，获得归一化权重；基于归一化权重生成显著度向量，显著度向量用于表征待检测工件图像中各位置与自然语言查询语句之间的显著性程度；基于显著度向量对应的显著特征图生成目标缺陷证据热图。应用上述技术方案，解决了现有技术中的热图生成方法容易因注意力能量分配不当而导致热图定位精度不足的技术问题。

本发明授权缺陷热图生成方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种缺陷热图生成方法，其特征在于，所述的方法包括： 基于待检测工件图像对应的视觉特征向量和自然语言查询语句对应的语言特征向量生成融合特征序列； 通过多头注意力机制基于所述融合特征序列生成多头跨模态注意力矩阵； 通过预设能量调整归一化算法对所述多头跨模态注意力矩阵进行归一化处理，获得所述多头跨模态注意力矩阵对应的归一化权重； 基于所述归一化权重生成显著度向量，所述显著度向量用于表征所述待检测工件图像中各位置与所述自然语言查询语句之间的显著性程度； 基于所述显著度向量对应的显著特征图生成目标缺陷证据热图； 所述基于待检测工件图像对应的视觉特征向量和自然语言查询语句对应的语言特征向量生成融合特征序列的步骤，包括： 通过视觉骨干网络对待检测工件图像进行图像分割，获得若干个工件图像视觉块； 对所述工件图像视觉块进行编码，获得所述工件图像视觉块对应的视觉特征向量； 对输入的自然语言查询语句进行分割，获得若干个查询语句单元； 对所述查询语句单元进行编码，获得所述查询语句单元对应的语言特征向量； 通过预设跨模态自注意力模型对所述视觉特征向量和所述语言特征向量进行融合，生成融合特征序列； 所述基于所述显著度向量对应的显著特征图生成目标缺陷证据热图的步骤，包括： 确定所述待检测工件图像对应的图像尺寸； 基于所述图像尺寸对所述显著度向量对应的显著特征图进行双线性插值映射处理，获得初始缺陷证据热图； 对所述初始缺陷证据热图进行边缘对齐细化处理，获得目标缺陷证据热图。

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