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提升零样本工业异常检测方法泛化性的属性无关提示学习分析.pdfVIP

提升零样本工业异常检测方法泛化性的属性无关提示学习分析.pdf

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    第46卷第5期激光杂志Vol.46,No.5

    2025年5月LASERJOURNALMay,2025

    提升零样本工业异常检测方法泛化性的属性无关提示学习分析

    刘桂雄,闫奕樸,陈贵龙,邢星奥

    华南理工大学机械与汽车工程学院,广州510640

    摘要:工业异常检测是制造过程质量控制核心环节,零样本工业异常检测属性无关提示学习是提升泛化

    性有效途径。本文面向工业生产应用,针对零样本工业异常检测属性无关提示学习,从可学习文本提示、物体

    解耦文本提示两个方面的基本原理、框架、流程与应用性能等内容,系统分析比较各方法应用特点,指出图像与

    文本共同优化提示,以及细化异常特征描述是该领域值得关注方向,对工业异常检测技术研究人员具有指导参

    考价值。

    关键词:工业异常检测;属性无关提示学习;大模型;零样本

    中图分类号:TN911文献标识码:A

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