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龙图腾网恭喜河源职业技术学院申请的专利基于视觉检测与深度神经网络的鹰嘴桃分拣系统及装置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：CN117548377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202311469312.2，技术领域涉及：B07C5/342；该发明授权基于视觉检测与深度神经网络的鹰嘴桃分拣系统及装置是由周永福;曾志;葛建新;邓波涛;甘玉婉设计研发完成，并于2023-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉检测与深度神经网络的鹰嘴桃分拣系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于视觉检测与深度神经网络的鹰嘴桃分拣系统及装置。该方法包括：获取待分拣的肉质水果图像；对所述肉质水果图像进行图像分割处理，得到第一特征；将所述第一特征通过外观缺陷检测模型处理，得到外观检测结果；并通过所述外观检测结果对肉质水果进行淘汰处理，得到第一水果集；根据所述第一水果集中每个水果的种类与形状面积，确定所述水果的品质类别，根据所述品质类别，对所述水果进行分拣。本申请实施例有利于提升外观缺陷检测模型的检测效率，提升分拣的准确度。本方法可以广泛应用于分拣系统技术领域。

本发明授权基于视觉检测与深度神经网络的鹰嘴桃分拣系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉检测与深度神经网络的鹰嘴桃分拣方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待分拣的肉质水果图像； 对所述肉质水果图像进行图像分割处理，得到第一特征； 将所述第一特征通过外观缺陷检测模型处理，得到外观检测结果；并通过所述外观检测结果对肉质水果进行淘汰处理，得到第一水果集； 根据所述第一水果集中每个水果的种类与形状面积，确定所述水果的品质类别，根据所述品质类别，对所述水果进行分拣； 所述外观缺陷检测模型通过下列步骤训练得到： 获取待分拣的肉质水果图像样本；所述肉质水果图像样本包括肉质水果样本的真实分拣结果； 对所述肉质水果图像样本进行图像分割处理，得到第一特征样本； 将所述第一特征样本通过外观缺陷检测模型处理，得到样本检测结果；并根据所述样本检测结果与真实分拣结果采用损失函数计算损失值，根据所述损失值更新所述外观缺陷检测模型的参数，得到训练好的所述外观缺陷检测模型； 所述肉质水果图像样本包括正样本和负样本，所述损失值通过下列步骤确定： 根据所述正样本，确定第一置信度损失、第一定位损失和第一类别损失； 根据所述负样本，确定第二置信度损失；根据所述第一置信度损失、所述第二置信度损失、所述第一定位损失和所述第一类别损失，确定损失值； 在损失计算的过程中，将锚模板划分为正样本与负样本两种情况来计算损失；所述正样本有第一置信度损失、第一定位损失和第一类别损失，而所述负样本只有第二置信度损失； 所述方法还包括： 通过红外摄像机扫描所述第一水果集中的每个水果，对水果进行肉质检测，根据肉质检测结果对所述第一水果集进行更新； 所述通过红外摄像机扫描所述第一水果集中的每个水果，对水果进行肉质检测，包括：通过照明设备提供调节光源，通过红外摄像机扫描第一水果，确定所述第一水果的热辐射信息；所述第一水果集包括所述第一水果； 根据所述热辐射信息，确定所述第一水果的内部特征，对第一水果进行肉质检测； 所述对所述肉质水果图像进行图像分割处理，得到第一特征，包括： 对所述肉质水果图像进行高斯滤波处理，得到第一图像； 计算所述第一图像的梯度，得到第一信息； 对所述第一信息进行非最大抑制处理，得到第二信息； 将所述第二信息通过双阈值筛选处理，得到第一特征； 所述根据所述第一水果集中每个水果的种类与形状面积，确定所述水果的品质类别，包括： 根据所述第一水果集中每个水果的重量与形状面积之商，确定第一经验值；根据所述种类和所述第一经验值在分类标准中查找对应的品质，确定所述水果的品质类别； 或者，根据所述第一水果集中每个水果的重量与形状面积之商，确定第二经验值；对所述第二经验值按照种类进行由大到小或由小到大排序，根据排序结果，确定所述水果的品质类别； 将所述第二信息通过双阈值筛选处理包括： 设置两个阈值，分别为高阈值和低阈值；根据当前边缘像素的梯度幅度与高阈值和低阈值之间的关系，判断边缘的属性；具体步骤如下： 如果当前边缘像素的梯度幅度大于或等于高阈值，则将当前边缘像素标记为强边缘，需要保留； 如果当前边缘像素的梯度幅度介于高阈值与低阈值之间，则将当前边缘像素标记为虚边缘，需要保留； 如果当前边缘像素的梯度幅度小于或等于低阈值，则抑制当前边缘像素，需要抛弃。

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