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龙图腾网获悉合肥盈川信息技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的食品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：CN119992540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510474067.7，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种基于深度学习的食品异物检测方法及系统是由方明胜;程飞英;沈翠翠设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的食品异物检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的食品异物检测方法及系统，包括图像采集模块以及与之相连接的异物分析模块；所述图像采集模块：用于采集食品的RGB图像和穿透图像；所述异物分析模块：将RGB图像对应的食品图像、穿透图像对应的食品图像、颜色特征和形状特征输入至异物检测模型，涉及食品检测技术领域，解决了采用X射线图像并进行分析其中的异物情况时，由于食品X射线图像对于低密度的异物检测时灵敏度过低，从而导致难以识符合现在对食品的高质量要求的技术问题；将食品中颜色的情况作为判断依据之一，将食品的形状特征作为判断依据之一，通过训练的异物检测模型对其进行判断能够避免单一图像对食品内的异物检测时，避免出现较大的漏检率。

本发明授权一种基于深度学习的食品异物检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的食品异物检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取含有食品的拍摄图像；通过边缘检测将拍摄图像中的食品进行分割，得到食品图像；其中，拍摄图像包括：RGB图像和穿透图像； 从RGB图像对应的食品图像中提取出颜色特征，从RGB图像和穿透图像对应的食品图像中提取出形状特征； 将RGB图像对应的食品图像、穿透图像对应的食品图像、颜色特征和形状特征输入至异物检测模型，异物检测模型输出检测标签，根据检测标签匹配对应食品的检测结果；其中，异物检测模型基于深度学习模型获取； 通过边缘检测将拍摄图像中的食品进行分割，包括： 对RGB图像进行压缩，并通过边缘检测算法对压缩后食品图像中的食品进行提取，得到RGB图像对应的食品区域； 对穿透图像进行压缩，并通过边缘检测算法对压缩后食品图像中的食品进行提取，得到穿透图像对应的食品区域； 将压缩后的RGB图像对应的食品区域与穿透图像对应的食品区域进行对齐，将RGB图像对应的食品区域，在食品图像中所覆盖的区域进行提取，得到RGB区域；将穿透图像对应的食品区域在食品图像中所覆盖的区域进行提取，得到穿透区域； 从RGB区域和穿透区域的边缘上均随机选取n条描边曲线；其中，n为正整数； 分别对RGB区域和穿透区域上的描边曲线进行曲线特征提取，根据曲线特征将RGB区域与穿透区域进行叠合；其中，叠合条件为RGB区域上描边曲线的曲线特征与穿透区域上描边曲线的曲线特征相同的位置进行叠合； 提取RGB区域和穿透区域中对齐后重合的区域，从而得到RGB图像和穿透图像所对应的食品图像； 所述曲线特征为描边曲线上若干个点的曲率组成的曲率序列。

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