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龙图腾网获悉云南中烟工业有限责任公司申请的专利基于AI的制丝工序关键指标预测及卷包质量保障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：CN120318219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510743973.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于AI的制丝工序关键指标预测及卷包质量保障方法是由王家寿;唐峻;于中江;李立刚;李忠态;李欣明;杨绍平;甘志雄;李淳;杨传真;陶刚;杨帆;赵桂艳;罗晖设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的制丝工序关键指标预测及卷包质量保障方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于AI的制丝工序关键指标预测及卷包质量保障方法。应用于人工智能技术领域，所述方法包括：采集制丝工序数据和卷包工序数据；分别对所述制丝工序数据和所述卷包工序数据进行预处理和特征提取，得到制丝工序特征向量和卷包工序特征向量；将所述制丝工序特征向量和所述卷包工序特征向量投入深度学习网络，采用自定义损失函数及挤压增强轴向注意力机制进行训练；其中，所述深度学习网络由编码器‑解码器组成主网络架构；在所述深度学习网络的主网络架构的基础上引入多任务分支学习，实现制丝和卷包过程中多个关键质量指标的联合预测与检测。本发明显著提升了预测精度、优化了特征提取能力、增强了模型注意力机制。

本发明授权基于AI的制丝工序关键指标预测及卷包质量保障方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的制丝工序关键指标预测及卷包质量保障方法，其特征在于，包括： 采集制丝工序数据和卷包工序数据，包括制丝工序的物理参数、设备状态数据及烟叶烟丝图像，以及卷包工序的烟支参数、设备数据及包装图像； 分别对所述制丝工序数据和所述卷包工序数据进行预处理和特征提取，得到制丝工序特征向量和卷包工序特征向量； 将所述制丝工序特征向量和所述卷包工序特征向量投入深度学习网络，采用自定义损失函数及挤压增强轴向注意力机制进行训练；其中，所述深度学习网络由编码器-解码器组成主网络架构，所述编码器含四个阶段，每个阶段有两个3×3深度可分离卷积层，后接2×2最大池化层和ReLU激活函数，滤波器数量逐阶段翻倍，用于提取视觉特征；所述解码器由多个可分离卷积层和上采样层组成，通过转置卷积操作对编码器输出进行上采样，结合来自编码器的特征，实现图像的重建和分割； 其中，所述自定义损失函数，包括Dice损失、Jaccard损失、边界损失及MSE的加权组合： 其中，分别为Dice损失、Jaccard损失、边界损失及MSE的加权系数，用于调整各损失项的影响权重； 所述挤压增强轴向注意力机制通过行列方向压缩特征并融合位置嵌入与局部卷积增强，用于强化神经网络在不同轴向上的特征学习能力； 在所述深度学习网络的主网络架构的基础上引入多任务分支学习，将其扩展为共享特征提取结合多任务分支的多任务联合学习框架，共享主干网络提取通用特征，分设多任务分支用于分别处理分类任务、回归任务、目标检测任务及图像分割任务，实现制丝和卷包过程中多个关键质量指标的联合预测与检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人云南中烟工业有限责任公司，其通讯地址为：650233 云南省昆明市世博路6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。