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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利一种基于CLIP模型跨域学习的钢材表面缺陷检测方法和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：CN120782754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510939858.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于CLIP模型跨域学习的钢材表面缺陷检测方法和系统是由李丽;程天宇;周雅烯;颜小运;王兆静;彭涛;胡俊杰设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CLIP模型跨域学习的钢材表面缺陷检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CLIP模型跨域学习的钢材表面缺陷检测方法和系统，解决钢材表面和拍摄条件的变化，以及高光反射等因素，会导致检测精度下降，尤其是在跨域应用中，传统方法的性能难以满足实际需求的问题。本发明包括：搭建两个基于CLIP的定位网络，均由一个视觉编码器，一个文本编码器，一个额外线性层和一个领域判别器组成；一个基于SAM的脱落缺陷分割网络，网络由一个双掩码高光抑制机制和SAM模型组成。基于CLIP的脱落缺陷定位网络和基于CLIP的高光定位网络分别生成缺陷区域和高光区域的粗略分割结果，通过双掩码高光抑制机制提取点和框提示，引导SAM生成“白色脱落”缺陷区域的精准掩膜，最终通过将多个掩膜融合归一化得到细粒度的分割结果。

本发明授权一种基于CLIP模型跨域学习的钢材表面缺陷检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CLIP模型跨域学习的钢材表面缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，获得脱落缺陷标注数据集和高光标注数据集； 步骤2，获取源域数据集，将脱落缺陷标注数据集和高光标注数据集作为目标域数据集，然后将源域数据集与目标域数据集分别进行组合，得到训练数据集；具体的： 使用道路裂缝检测与分割数据集CrackForest以及热轧带钢表面缺陷分割数据Neu-seg中的白色划痕表面缺陷数据，作为源域数据Source1和Source2，脱落缺陷标注数据SDDH-D作为目标域数据Target1，用于训练脱落缺陷定位网络； 使用大规模真实高光分割数据集SHIQ中的部分高光形态数据以及部分金属表面真实高光数据作为源域数据Source3和Source4，高光标注数据SDDH-H作为目标域数据Target2，用于训练高光定位网络； 步骤3，构建CLIP和SAM协作的跨域学习模型CLIP-CD，具体包括如下子步骤： 3a，构建基于CLIP的脱落缺陷定位网络，用于处理缺陷区域，实现脱落缺陷的初步定位，得到缺陷区域的异常检测分割结果； 3b，构建基于CLIP的高光定位网络，用于处理高光区域，实现高光部分的初步定位，得到高光区域的异常检测分割结果； 3c，构建基于SAM的脱落缺陷分割网络，引入基于双掩码引导的高光抑制机制MDS模块，根据两个基于CLIP的定位网络输出的异常检测分割结果，提取点和框提示集合，SAM利用MDS模块生成的提示集合对图像中的缺陷区域进行精准分割； 步骤4，整个模型训练分为训练阶段和测试阶段，不同阶段采用不同的损失函数和不同的数据分别训练基于CLIP的脱落缺陷定位网络和基于CLIP的高光定位网络； 步骤5，利用训练好的CLIP-CD模型实现钢材表面缺陷检测。

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