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龙图腾网获悉阿丘机器人科技(苏州)有限公司申请的专利面向制造前质量管控的异常样本生成系统及异常检测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：CN121167312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511695681.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权面向制造前质量管控的异常样本生成系统及异常检测装置是由吴雨培;孙铭杰;李相越设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向制造前质量管控的异常样本生成系统及异常检测装置在说明书摘要公布了：本发明涉及工业质检技术领域，尤其是指面向制造前质量管控的异常样本生成系统及异常检测装置，包括：数据获取模块用于获取目标产品的历史异常数据集和正常图像数据集，历史异常数据集包括历史产品类别、对应异常文本及异常图像，正常图像数据集包括目标产品无异常图像；异常参考检索模块用于基于目标产品类别，获取目标产品的潜在异常文本及对应的参考异常图像；统一异常合成模块用于基于参考异常图像与无异常图像，生成制造前合成异常样本。本发明实现了制造前生成目标产品未知异常以填补早期质控数据空白，提升合成样本多样性，能精准平衡生成异常保真度与合理性，高效复用历史异常数据以降本减复杂度，最终提升下游工业异常检测性能。

本发明授权面向制造前质量管控的异常样本生成系统及异常检测装置在权利要求书中公布了：1.一种面向制造前质量管控的异常样本生成系统，其特征在于，包括： 数据获取模块，用于获取目标产品的历史异常数据集和正常图像数据集，所述历史异常数据集包括历史产品类别、对应异常文本及异常图像，所述正常图像数据集包括待进行制造前质量管控的目标产品无异常图像； 异常参考检索模块，用于基于目标产品类别，从所述历史异常数据集中获取目标产品的潜在异常文本及对应的参考异常图像，具体包括： 构建结构化异常知识库，所述知识库为包含多个元组的集合，每个元组由历史产品类别及该类别产品的已知异常集合组成，所述元组的数据源来自所述历史异常数据集； 以目标产品类别为检索关键词，在所述结构化异常知识库中检索预设数量的相似历史产品及其对应的已知异常集合，得到相似检索结果； 将目标产品类别与所述相似检索结果整合为结构化提示，输入预设大语言模型，生成目标产品的潜在异常文本列表； 采用经异常感知三元组损失优化的CLIP模型，分别对所述潜在异常文本列表中的各潜在异常文本、所述历史异常数据集中的各异常图像进行嵌入编码，计算各潜在异常文本的文本嵌入与各异常图像的图像嵌入的余弦相似度，根据相似度筛选得到各潜在异常文本对应的参考异常图像； 以及统一异常合成模块，用于基于所述参考异常图像与所述正常图像数据集中的目标产品无异常图像，生成目标产品的制造前合成异常样本； 其中，所述异常感知三元组损失的计算方法如下： 以潜在异常文本的文本嵌入为锚点，以该潜在异常文本对应的真实异常图像的图像嵌入为正样本，以无关异常图像的图像嵌入为负样本，构建三元组,其中，为第个历史产品类别的锚点，为第个历史产品类别的正样本，为第i个历史产品类别的负样本； 基于所述三元组，计算所述异常感知三元组损失的方法如下： ，其中，为三元组数量，为边际参数，表示向量a和向量b的余弦相似度。

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