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龙图腾网恭喜西安阳云食品科技有限公司申请的专利基于机器视觉的袋装肉内异物检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119417823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510018185.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的袋装肉内异物检测方法及系统是由靳金山;李争刚;王振东;亢丽;谭晓东设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的袋装肉内异物检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，本发明涉及一种基于机器视觉的袋装肉内异物检测方法及系统。其中的方法包括：采集待检测的袋装肉的纹理图，并将其输入至预设的异物检测模型中，从而得到异物检测结果；异物检测模型的训练方法包括：获取历史时刻检测到的异物的纹理图以及多张历史袋装肉纹理图的第一平均图像；按照预设划分方法将第一平均图像划分为多个尺寸相同的区域；并将异物的纹理图放大至所述区域的尺寸；获取第一平均图像的各个区域与放大后的异物的纹理图之间的相似度，并依据各个区域的相似度构建各个区域对应的损失函数，并利用构建的损失函数异物检测模型进行训练。采用本发明的方法可以有效提高袋装肉内异物检测的精确度。

本发明授权基于机器视觉的袋装肉内异物检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的袋装肉内异物检测方法，其特征在于，包括：采集待检测的袋装肉的纹理图，并将其输入至预设的异物检测模型中，从而得到异物检测结果；所述异物检测模型的训练方法包括：获取历史时刻检测到的异物的纹理图以及多张历史袋装肉纹理图的第一平均图像；按照预设划分方法将所述第一平均图像划分为多个尺寸相同的区域；并将所述异物的纹理图放大至所述区域的尺寸；确定第一平均图像的各个区域与放大后的异物的纹理图之间的相似度，并依据各个区域的相似度构建各个区域对应的损失函数，利用损失函数对所述异物检测模型进行训练；损失函数表达式为： ；式中，为异物检测模型中历史袋装肉纹理图第个区域对应的损失函数；为历史袋装肉纹理图第个区域的真实标签；为CNN模型中输出历史袋装肉纹理图第个窗口区域的预测值的概率；为所述相似度；ln表示以e为底的对数；对于所述第一平均图像的第k个区域，所述相似度的计算方法包括：获取多张合格品袋装肉的纹理图的第二平均图像，按照所述预设划分方法将其划分为多个尺寸相同的区域；获取放大后的所述异物的纹理图的第一傅里叶频谱图、所述第一平均图像的该区域的第二傅里叶频谱图以及所述第二平均图像对应区域的第三傅里叶频谱图；计算所述第三傅里叶频谱图与所述第一傅里叶频谱图之间的第一高频特征差异，以及所述第三傅里叶频谱图与所述第二傅里叶频谱图之间的第二高频特征差异；计算所述第一高频特征差异与所述第二高频特征差异之间的相似性，并将其作为所述相似度；所述第一高频特征差异利用第一高频特征差异向量表示，其计算方法包括：确定第一傅里叶频谱图和第三傅里叶频谱图的高频区域和低频区域；获取第一傅里叶频谱图的高频区域的频率均值、频率方差和频率极差，以及第三傅里叶频谱图的高频区域的频率均值、频率方差和频率极差，并计算所述第一高频特征差异向量，其表达式为： ；式中，表示所述第一高频特征差异向量，、和分别为第三傅里叶频谱图的高频区域的频率均值、频率方差和频率极差；、和分别为第一傅里叶频谱图的高频区域的频率均值、频率方差和频率极差；所述区域的尺寸为，确定第一傅里叶频谱图的高频区域和低频区域的方法包括：对第一傅里叶频谱图进行频谱移位将原点移到图像中心，并将距原点半径为N20的范围定为低频区域，其余区域为高频区域。

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