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龙图腾网获悉北京航天拓扑高科技有限责任公司;北京航天万源科技有限公司申请的专利一种基于CA-MLL两段推理的航天材料裂纹图像检测方法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：CN121437502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511999267.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于CA-MLL两段推理的航天材料裂纹图像检测方法是由王铭;刘畅;卓航;周洪丙;杨鹏;宋鸿儒;高鹤;高杉;林帅;陈志刚;王如意;毛才明;王秋实;韩珂阳;李泽水;赵泽龙;岳涵璟;闫洲;崔雪杰设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CA-MLL两段推理的航天材料裂纹图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CA‑MLL两段推理的航天材料裂纹图像检测方法，包括：1、采用多尺度自适应特征提取网络对所述图像进行处理，提取不同尺度的视觉特征图；2、基于所述视觉特征图，生成多个具有视觉特征的候选缺陷区域；3、将所述裂纹数据文本提示词转换为文本特征向量，将候选缺陷区域的视觉特征与文本特征向量进行跨模态特征对齐，计算每个候选缺陷区域与文本提示词的语义相似度；4、将最高语义相似度所对应的缺陷区域视觉特征输入多模态决策模型，由多模态决策模型确定候选缺陷区域的最终裂纹类别，并输出裂纹分类结果。本发明提升了航天材料裂纹检测的精度和准确度，克服了传统缺陷检测中，标注耗时费力，模型泛化能力差的特点。

本发明授权一种基于CA-MLL两段推理的航天材料裂纹图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CA-MLL两段推理的航天材料裂纹图像检测方法，包括构建裂纹数据文本提示词，获取被检测航天材料的图像，其特征在于，所述两段推理：第一阶段为“通用定位阶段”，负责从输入图像中定位所有潜在裂纹候选区域，不依赖特定裂纹类别的先验知识；第二阶段为“语义特征对齐阶段”，负责将候选区域的视觉特征与裂纹相关文本描述进行语义关联，实现裂纹类别的判定与属性评估；所述方法包括： 步骤1、采用多尺度自适应特征提取网络对所述图像进行处理，提取不同尺度的视觉特征图； 步骤2、基于所述视觉特征图，生成多个具有视觉特征的候选缺陷区域； 步骤3、将所述裂纹数据文本提示词转换为文本特征向量，并将所述候选缺陷区域的视觉特征与所述文本特征向量进行跨模态特征对齐，计算每个候选缺陷区域与所述文本提示词的语义相似度； 步骤4、将最高语义相似度所对应的缺陷区域视觉特征输入多模态决策模型，多模态决策模型确定候选缺陷区域的最终裂纹类别，并输出裂纹分类结果； 所述构建裂纹数据文本提示词：是根据已知的裂纹构建的，包括裂纹形状特征和所对应的图像信息； 所述构建裂纹数据文本提示词是通过一个三层引导架构实现，所述三层引导架构分别为材料认知层、特征判别认知层和标注执行层，其中：所述材料认知层是对航天材料进行专业分类；所述特征判别认知层是对裂纹与非裂纹特征的判别规则；专业分类和判别规则形成了裂纹的形状特征，所述标注执行层是对裂纹缺陷进行图像信息标注； 所述专业分类是由专家根据专业知识提出的裂纹分类属性，包括：疲劳裂纹、应力腐蚀裂纹、热裂纹、淬火裂纹、氢致裂纹； 所述对裂纹与非裂纹特征的判别规则包括：划痕、加工纹理、污染物沉积物、反光光学伪影、材料组织特征； 所述对裂纹缺陷进行图像信息标注包括：边界框标注、属性标注； 所述边界框标注执行的规范包括：紧密贴合裂纹的最小外接矩形、包含裂纹的主体和分支、边界框边缘留1-2像素余量、坐标格式是左上角和右下角； 所述属性标注执行的规范包括：裂纹类别、裂纹长度、裂纹宽度、裂纹方向； 所述多模态决策模型是由已知裂纹数据文本和裂纹图像数据跨模态特征对齐训练形成裂纹类别分类的多模态决策模型； 所述多模态决策模型的跨模态特征对齐训练，是将裂纹图像数据与裂纹数据文本的向量映射在同一维度形成两种不同模态的特征对齐，在同一空间中计算损失函数，使得相似的语义在向量特征空间中靠近，不相似的在向量特征空间中远离，将损失最小化用以获得多模态决策模型最优表现，损失计算公式为： ； 其中： 为图像的嵌入，是文本的嵌入，为接插件子类的one-hot标签，C代表有几个类别，是温度参数，表示图像和文本之间的损失，cos是在求余弦相似度。

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