基于数据与知识融合的质检模型预训练系统和预训练方法
申请号:CN202510139068
申请日期:2025-02-08
公开号:CN120067687A
公开日期:2025-05-30
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于数据与知识融合的质检模型预训练系统和预训练方法,属于人工智能和工业质检领域,质检模型预训练系统包括知识图谱构建模块、视觉编码器模块、文本编码器模块、特征融合模块和损失函数计算模块,方案采用了数据与知识融合和大模型预训练等相关技术,解决了工业质检模型表示能力不足的问题。本申请提升了在实际工业质检中对少量瑕疵样本进行建模的能力和提升瑕疵检测的准确性,缩短了工业质检项目周期,便于在需要样本训练的工业质检领域推广应用。
技术关键词
预训练系统
质检模型
工业质检
文本编码器
视觉特征
预训练方法
知识图谱构建
瑕疵
微调技术
工业产品图像
多任务损失函数
模块
交叉注意力机制
模型预训练
输入解码器
聚类
嵌入特征