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龙图腾网获悉广东鑫港湾供应链管理有限公司申请的专利一种智能包装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：CN118195994B 。

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：202311660824.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种智能包装检测方法及系统是由袁美雄;杨松;杨军;王嘉龙;罗运辉;岳金鹏设计研发完成，并于2023-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能包装检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体为一种智能包装检测方法及系统，包括以下步骤：基于图像预处理技术，采用特征提取，并通过滤波器集合处理多尺度图像信息，生成特征图集合。本发明中，通过图像预处理和多尺度卷积神经网络提高了特征图的准确性，结构性特征提取将包装检测从平面转向立体，立体视觉算法的应用增强了产品包装检测的精度，自编码器和生成对抗网络识别更多潜在问题，提高了异常特征的识别，时间序列分析持续监控产品质量，确保连续性质量控制，增强了对潜在问题的敏感性，迁移学习技术优化了模型的更新能力，提高了模型的灵活性和适应性，从而提升了检测模型的效率和实用性。

本发明授权一种智能包装检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能包装检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于图像预处理技术，采用特征提取，并通过滤波器集合处理多尺度图像信息，生成特征图集合； 基于所述特征图集合，采用图神经网络算法，对产品包装结构进行编码，并进行结构信息提取，生成结构性特征表示； 基于多视角拍摄技术，采用立体视觉算法，对产品包装进行三维建模，并进行深度分析，生成立体视觉分析数据； 基于所述特征图集合，采用自编码器、生成对抗网络进行正常特征学习，生成训练后的网络模型，基于所述训练后的网络模型，采用阈值法进行异常特征识别，筛选偏离正常范围的特征，将其标记为异常，生成异常检测模型； 基于所述异常检测模型和结构性特征表示，采用时间序列分析方法，对产品质量进行持续监控，并进行趋势判断，生成质量监控报告； 基于所述立体视觉分析数据和质量监控报告，采用迁移学习技术，对检测模型进行优化，并进行模型更新，生成最终检测模型； 所述特征图集合具体为在多分辨率下提取的产品包装图像特征，所述结构性特征表示包括产品包装的整体构图和多部件间的关联特征，所述立体视觉分析数据具体指基于多角度捕获包装图像所重建的三维模型和深度信息，所述异常检测模型具体为基于正常包装特征分布识别异常状态的深度学习模型，所述质量监控报告具体为基于时间序列的质量变化数据和预测趋势图。

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