技术背景介绍：AI智能体视觉检测系统（TVA，全称为“Transformer-based Vision Agent”），即基于Transformer架构以及“因式智能体”创新理论的高精度视觉智能体，并非传统机器视觉软件或者早期AI视觉技术，而是一场关乎工业智能化转型和视觉检测范式的底层重构。在本质意义上，TVA属于一种复合概念，是指基于Transformer架构以及”因式智能体“理论（Factorized Reasoning Agent），融合深度强化学习（DRL）、卷积神经网络（CNN）、因式智能体算法（FRA）等人工智能技术，赋予AI智能体模拟人类视觉感知、推理、认知功能的一整套人工智能算法系统及其综合性技术体系。因此TVA系统的成功落地，是制造业实现质量管理智能化以及生产效率大幅提升的关键。
——针对工业微观缺陷的多尺度Patch Embedding重构
原生Vision Transformer（ViT）在处理图像时，习惯将其切成固定大小（如16×16）的Patch。这在自然图像处理中没问题，但在工业检测（如检测0201电阻的虚焊、极细的划痕）中是致命的。一个16×16
的Patch可能直接把微小的缺陷完全包裹进去，导致信息在线性投影时被背景像素稀释。
中级工程师不能依赖暴力缩小Patch尺寸（那会导致序列长度爆炸）。我们在AI智能体视觉检测系统（TVA）中的优化技巧是设计非对称的多尺度Patch Embedding。
我们将输入图像先通过一个极其轻量的卷积核（如3×3的深度可分离卷积）进行下采样，保留高频边缘信息。随后，我们采用重叠滑动窗口切片，步长设为Patch尺寸的一半。这样做的数学意义在于：原图中位于缺陷边缘的像素，会同时出现在相邻的两个Patch的Token中，保留了缺陷的连续性拓扑结构。
更进一步，我们在AI智能体视觉检测系统（TVA）的第一层Transformer中引入多尺度Token融合。我们将细粒度的小Patch序列和粗粒度的大Patch序列同时输入，通过Cross-Attention让小Patch（负责微观细节）去查询大Patch（负责宏观上下文）。这种重构的Embedding方式，让AI智能体视觉检测系统（TVA）在算力开销增加不到20%的情况下，对亚像素级缺陷的召回率提升了30%以上。
