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龙图腾网恭喜佛山缔乐视觉科技有限公司申请的专利一种基于电子样稿的柔印首件检测方法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：CN114612458B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210279030.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于电子样稿的柔印首件检测方法是由蔡念;燕舒乐;龙进良;肖盼;王晗设计研发完成，并于2022-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电子样稿的柔印首件检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于电子样稿的柔印首件检测方法，该方法采用“粗‑精”匹配方法避免了单独使用全局匹配算法在匹配弱纹理或者重复纹理的区域时表现不佳的问题；粗匹配融合SuperPoint与GNN方法，由于注意力机制参照人比对两幅图像的思想，聚合自注意力与交叉注意力，使得匹配精度远超暴力匹配和快速最近邻搜索算法；精匹配完成了局部区域内容的微调，实现电子样稿与柔印首件两者的完全匹配，进而实现像素级的检测精度；将电子样稿分割结果作为约束条件的聚类算法，将柔印首件分割问题转换为与电子样稿二值图差异最小的优化问题，并采用遗传算法加速求解优化算法的时间，实现了首件图像的有效分割，提高了算法的速率与精度。

本发明授权一种基于电子样稿的柔印首件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电子样稿的柔印首件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：提取电子样稿和柔印首件的超点得到二者的关键点位置和视觉特征描述子，并完成电子样稿和柔印首件的粗匹配；所述步骤S1中，采用SuperPoint自监督网络提取电子样稿和柔印首件的超点；S2：对完成步骤S1中粗匹配的电子样稿和柔印首件进行精匹配；S3：对完成步骤S2中精匹配的柔印首件进行缺陷检测；所述SuperPoint自监督网络的训练过程是：S11：以VGG16作为基础检测器，训练网络参数提取几何形状角点；S12：兴趣点标注，采用步骤S11中预训练的基础检测网络分别提取柔印首件和电子样稿的角点，进行兴趣点标注；S13：对步骤S12中的柔印首件和电子样稿分别进行N次单应性变换，并通过基础检测器分别标注变换后各图像的兴趣点；随机取次图像，每次由抽取的两种不同姿态的兴趣点构建损失函数，以其中一种姿态的兴趣点自标注作为真值，另一种姿态作为观察结果，构建出兴趣点损失函数和描述子损失函数，训练目标需使得匹配点距离小，非匹配点距离大，联合训练后得到SuperPoint检测网络并完成SuperPoint检测；由于电子样稿和柔印首件之间存在大量重复的内容信息会造成大量的匹配冗余，使用引入注意力机制的GNN网络并结合分配优化求解方式来解决匹配冗余，GNN网络采用端到端的训练方式经过以下步骤完成匹配：1、输入电子样稿和柔印首件分别对应的第I个视觉特征描述子和以及坐标位置和2、GNN网络首先使用Keypoint编码器分别将关键点位置和以及视觉描述符和映射到图中的节点信息，然后使用自我和交叉注意力作为边将图层的节点信息聚合得到超特征flF和flR；3、最终根据超特征计算得分矩阵，经过Sinkhorn算法迭代优化输出行列归一化的分配矩阵；将分配矩阵每列最大值横、纵坐标对应的特征点对作为匹配点对进行仿射变换，完成电子样稿和柔印首件的粗匹配；所述步骤S2的具体过程是：电子样稿内容清晰、黑白分明，采用固定阈值提取电子样稿的不同文字或图案的子内容块Fs，设子内容块的中心点坐标为Xs,Ys，尺寸为Ws,Hs，以Fs为模板图，在柔印首件图像R中对应的区域内进行NCC搜索匹配。

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