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龙图腾网获悉创意信息技术股份有限公司申请的专利一种基于Dinov3和SAM的少样本工业缺陷目标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：CN120953269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511468203.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于Dinov3和SAM的少样本工业缺陷目标检测方法及系统是由孙元华;姚易佳;龙隆;夏磊;沈银设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Dinov3和SAM的少样本工业缺陷目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与工业视觉检测技术领域，公开了一种基于Dinov3和SAM的少样本工业缺陷目标检测方法及系统，通过构建参考特征库：利用Dinov3模型提取少量缺陷参考图像的特征，通过加权聚合生成类别原型；生成相似性响应图：计算待测图像与参考原型的逐像素相似度，进行上下文增强滤波；生成分割提示：结合空间注意力机制筛选显著区域，生成SAM模型所需的几何提示；执行精细化分割：利用SAM模型生成缺陷实例的精确掩码；置信度评估：进行多维度评分，并采用动态阈值筛选结果。无需模型微调即可实现快速部署，有效应对初期数据匮乏问题，通过自动化检测持续积累数据，为训练更优专用模型奠定基础，适用于新产品导入或新缺陷发现等场景。

本发明授权一种基于Dinov3和SAM的少样本工业缺陷目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Dinov3和SAM的少样本工业缺陷目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：获取不同工业缺陷类别的参考图像，通过预训练的Dinov3模型提取参考图像特征，对每个工业缺陷类别的参考图像特征进行加权聚合，生成类别原型特征向量，构建缺陷参考特征库； S2：对待测图像使用Dinov3模型提取待测图像特征，将待测图像特征与缺陷参考特征库中的类别原型特征向量进行逐像素相似度计算，生成初始响应图，采用邻域滤波算法进行增强，得到增强响应图； S3：基于所述增强响应图，引入空间注意力机制进行显著响应区域筛选，生成增强响应图对应的提示边界框或提示关键点； S4：将提示边界框或提示关键点输入SAM中，对所述增强响应图中的显著响应区域执行精细化分割，输出缺陷实例掩码； S5：结合语义匹配强度、区域纹理一致性和形状规则性，计算各分割结果的综合置信度得分，采用动态阈值筛选高置信度结果，输出最终检测结果； S6：将输出的高置信度结果及其对应的关联信息，自动存储至缺陷样本数据库，形成用于后续模型训练的结构化标注数据集； 其中，存储至缺陷样本数据库的关联信息，具体包括：原始待测图像、检测到的缺陷实例掩码、缺陷类别标签、检测时间戳以及综合置信度得分。

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