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龙图腾网获悉中品智能机械有限公司申请的专利基于AI的木工机械视觉检测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：CN119399139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411449956.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于AI的木工机械视觉检测系统是由傅涛设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的木工机械视觉检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分析技术领域，具体为基于AI的木工机械视觉检测系统，系统包括：数据生成模块提取原始木材图像，依据木材类型和加工方式，调整条件生成对抗网络的变量，循环生成对应条件下的木材接缝图像。本发明中，利用条件生成对抗网络生成丰富多样的木材接缝图像，有效地解决数据不足和样本单一性问题，扩大了模型训练的样本多样性，图像特征转换为数值向量的过程精确地捕获了木材的关键视觉特征，提高了分类和检测任务的准确率，通过集成多个预测模型，并根据各模型的表现动态调整权重，增强了判断的精确度和系统的稳健性，此外，自适应调整机制实现了对系统表现和环境变化的实时监控，自动优化模型参数，持续提升检测精度和效率。

本发明授权基于AI的木工机械视觉检测系统在权利要求书中公布了：1.基于AI的木工机械视觉检测系统，其特征在于，所述系统包括： 数据生成模块基于原始木材图像，依据木材类型和加工方式，调整条件生成对抗网络的变量，循环生成对应条件下的木材接缝图像，整合为接缝图像数据集； 所述接缝图像数据集的获取步骤具体为： 筛选原始木材图像，针对差异化木材类型和加工方式进行分类，为每个类别创建一个初始索引，生成初步分类索引； 使用所述初步分类索引，细调条件生成对抗网络中的潜在变量和生成器参数，模拟差异化木材接缝的视觉特征，生成模拟接缝图像集； 从所述模拟接缝图像集出发，采用公式： ； 进行多轮迭代优化，调整生成器参数，优化图像的视觉自然度，直至每张图像符合质量标准，生成接缝图像数据集； 其中，代表新一轮的生成器参数，通过调整后得到的当前参数，用于生成下一轮的图像，代表上一轮的生成器参数，是之前迭代得到的参数，作为基准参与新一轮的参数更新，代表这一轮参数调整的幅度，是基于优化算法计算得到的参数变化值，为平衡系数，调控新旧参数的融合比例； 特征提取模块对所述接缝图像数据集进行处理，分析图像中的纹理和色彩关键特征，转换为数值向量，整合所有向量数据，形成接缝特征向量库； 集成学习模块将所述接缝特征向量库输入到多个预测模型中，获取多个预测模型的输出结果，根据每个模型的准确度调整权重，对多个预测模型的输出结果进行加权融合，形成协同判定结果； 所述协同判定结果的获取步骤具体为： 导入所述接缝特征向量库至多个预测模型中，运行预测模型产生初步预测结果，每个模型输出一组结果，得到多模型初步预测结果集； 分析所述多模型初步预测结果集，运用统计分析方法评估每个模型的性能指标，为每个模型确定一个性能评分，生成模型性能评分表； 结合所述模型性能评分表，采用公式： ； 对多模型的输出结果根据性能评分进行加权融合，生成加权融合的预测结果，形成协同判定结果； 其中，代表协同判定结果，是第个模型的输出结果，是模型根据性能评估得到的权重，是参与计算的模型总数； 自适应调整模块监控基于所述协同判定结果的系统表现和环境变化，收集检测准确率和环境数据，对比预设标准，识别性能差异，调整网络的输入参数和权重系数，持续优化接缝检测精度。

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