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龍圖騰網獲悉東北大學申請的專利一種基于穩定擴散模型的厚板表面缺陷數據的生成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120163812B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510364956.8，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于穩定擴散模型的厚板表面缺陷數據的生成方法是由丁進良;閆慧;吳高昌;張同康設計研發完成，并于2025-03-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于穩定擴散模型的厚板表面缺陷數據的生成方法在說明書摘要公布了：本申請提出一種基于穩定擴散模型的厚板表面缺陷數據的生成方法，屬于厚板生產領域與計算機視覺技術領域，方法包括：獲取缺陷位置的引導圖像和缺陷類型相關文本描述；采用圖像適配器對缺陷位置的引導圖像提取特征；采用CLIP網絡對缺陷類型相關文本描述提取特征；將引導特征和文本提示的特征輸入到穩定擴散模型，通過多步迭代優化潛空間特征，生成缺陷圖像；將引導特征、最后一次迭代的潛空間特征以及文本提示的特征輸入到掩膜生成器，生成缺陷掩膜；將缺陷圖像以及缺陷掩膜作為厚板表面缺陷數據的樣本。本申請的方法省去了繁瑣且耗時的圖像采集和人工標注工作，能夠自動生成缺陷圖像及其對應的像素級標注掩膜，有效擴展了數據集。

本發明授權一種基于穩定擴散模型的厚板表面缺陷數據的生成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于穩定擴散模型的厚板表面缺陷數據的生成方法，其特征在于，包括： 獲取缺陷位置的引導圖像和缺陷類型相關文本描述； 采用圖像適配器對缺陷位置的引導圖像提取特征，得到引導特征； 采用CLIP網絡對缺陷類型相關文本描述提取特征，得到文本提示的特征； 將引導特征和文本提示的特征輸入到穩定擴散模型，通過多步迭代優化潛空間特征，生成缺陷圖像； 將引導特征、最后一次迭代的潛空間特征以及文本提示的特征輸入到掩膜生成器，生成缺陷掩膜； 將缺陷圖像以及缺陷掩膜作為厚板表面缺陷數據的樣本； 所述圖像適配器，包括：圖像下采樣模塊以及特征提取模塊； 所述圖像下采樣模塊，用于對缺陷位置的引導圖像進行圖像下采樣，得到第一特征； 所述特征提取模塊，用于對所述第一特征進行特征提取，得到第二特征，將第二特征作為引導特征； 所述特征提取模塊包括：第五卷積層、第六卷積層、第七卷積層以及第八卷積層，第五卷積層的輸出作為第六卷積層的輸入，第六卷積層的輸出作為第七卷積層的輸入，第七卷積層的輸出作為第八卷積層的輸入，并將第五卷積層的輸出、第六卷積層的輸出、第七卷積層的輸出以及第八卷積層的輸出作為第二特征，計算式如下： 其中，Ge為第二特征，為第五卷積層的輸出，為第六卷積層的輸出，為第七卷積層的輸出，為第八卷積層的輸出，ReLU為激活函數，BN表示批歸一化，表示步長為s，卷積核大小為k的卷積核，Gd為第一特征； 所述掩膜生成器，包括：第一交叉注意力模塊、第二交叉注意力模塊以及第三交叉注意力模塊； 所述第一交叉注意力模塊包括：多個并行的第一注意力單元，用于將最后一次迭代的潛空間特征以及文本提示的特征分別輸入多個并行的注意力單元，得到多個第一注意力輸出； 所述第二交叉注意力模塊，包括：拼接單元以及第二交叉注意力單元，用于將最后一次迭代的潛空間特征輸入到拼接單元中進行拼接操作，得到拼接結果，將拼接結果與多個第一注意力輸出輸入到第二交叉注意力單元，得到第二交叉注意力輸出； 所述第三交叉注意力模塊，包括：第三交叉注意力單元，用于將引導特征以及第二交叉注意力輸出輸入到第三交叉注意力單元，得到缺陷掩膜。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東北大學，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路3號巷11號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。