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工业缺陷检测

分布鲁棒性与安全33D 视觉与重建1

Multi-Prototype Compactness and Boundary-Aware Synthesis for Unsupervised Anomaly Detection

用多原型混合建模正常特征分布、并在簇间拓扑边界处合成伪异常来收紧决策面，这套「原型聚类+边界合成」思路可直接迁移到工业缺陷检测与开放集异常定位任务中，替代单超球假设。

Hierarchical Point-Patch Fusion with Adaptive Patch Codebook for 3D Shape Anomaly Detection

提出层次化点-面片融合与自适应面片码本，可复用于点云异常检测与细粒度几何偏差建模；其自监督分解模块为无监督3D形状分析提供新思路。

From Attraction to Equilibrium: Physics-Inspired Semantic Gravitons for Zero-Shot Anomaly Detection

把 CLIP 的视觉-文本对齐建模为可学习的「语义引力子」中介，用交替耦合与能量势正则稳定跨模态对应，可直接迁移到需要精确定位的零样本/开放词表视觉任务（异常检测、缺陷分割、开放词表定位）。

Defect Cue-Preserved Structural Feature Refinement for Few-Shot Anomaly Detection

把「深层特征提取过程中缺陷线索逐渐衰减」作为异常检测失败的主因，并用早期异常线索图作为重建式定位的注意力锚点，这一「线索保留+锚定」思路可直接迁移到任何基于重建或特征比对的无监督/少样本缺陷检测流程中。