浙江中烟工业有限责任公司金振训获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江中烟工业有限责任公司申请的专利一种基于机器视觉的切丝后叶丝异物智能识别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：CN116129099B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211726465.6，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权一种基于机器视觉的切丝后叶丝异物智能识别方法是由金振训;王伟;章强;王天奎设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器视觉的切丝后叶丝异物智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的切丝后叶丝异物智能识别方法所述方法包括：获取烟包区域位置图像，对该区域进行均值滤波处理，得到预处理后的图像；基于颜色通道分离转换算法，将预处理后的图像进行通道分解，得到缺陷特性较明显的高曝光效果图、低曝光效果图；对高曝光效果图进行处理，得到深色系缺陷区域图像和疑似浅色系缺陷区域，若深色系缺陷区域为杂物则报警并保存图像；对疑似浅色系缺陷区域，把区域映射到低曝光效果图上，进行缺陷复核，若不是杂物，进行深度学习检测；对检测后未检出的烟丝图像输入烟丝杂物检测的模型中，输出实时图像杂物检测结果；若检测是杂物，会报警或存储图片；若不是杂物，则会检测下一帧烟丝图像。
本发明授权一种基于机器视觉的切丝后叶丝异物智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的切丝后叶丝异物智能识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取烟包区域位置图像，对该区域进行均值滤波处理，得到预处理后的图像； 基于颜色通道分离转换算法，将预处理后的图像进行通道分解，将RGB颜色通道分解为多个颜色空间，得到多个通道的图像，多个通道图像进行相加、差分操作，得到缺陷特性较明显的高曝光效果图、低曝光效果图； 对高曝光效果图进行处理，得到深色系缺陷区域图像和疑似浅色系缺陷区域，若深色系缺陷区域为杂物则报警并保存图像； 对疑似浅色系缺陷区域，把区域映射到低曝光效果图上，进行缺陷复核，若不是杂物，进行深度学习检测； 对检测后未检出的烟丝图像输入烟丝杂物检测的模型中，输出实时图像杂物检测结果； 若检测是杂物，会报警或存储图片；若不是杂物，则会检测下一帧烟丝图像。
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