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龙图腾网获悉青岛鑫东裕塑料制品有限公司申请的专利一种宠物食品包装袋图像配准检测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：CN120031841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510122121.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种宠物食品包装袋图像配准检测方法是由宋振英设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种宠物食品包装袋图像配准检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种宠物食品包装袋图像配准检测方法，属于基于计算机视觉的图像分析技术领域；方法过程包括：分别通过RGB相机和热成像相机采集宠物食品包装袋RGB图像和热成像图像；对两种图像进行标准化预处理，并将热成像图像插值到与RGB图像相同的分辨率；将预处理好两种图像输入训练好的图像配准模型中，输出宠物食品包装袋印刷质量检测结果；图像配准模型包括全新设计的图像配准模块、图像分割模块和缺陷检测模块。本发明多模态图像配准结合深度学习技术，提高了复杂背景下的检测精度和对隐性缺陷的感知能力。通过颜色一致性、模糊、偏移和缺失的全面评估，实现了包装袋印刷质量的全方位检测。

本发明授权一种宠物食品包装袋图像配准检测方法在权利要求书中公布了：1.一种宠物食品包装袋图像配准检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，分别通过RGB相机和热成像相机采集宠物食品包装袋RGB图像和热成像图像； S2，对宠物食品包装袋RGB图像和热成像图像进行标准化预处理，并将热成像图像插值到与RGB图像相同的分辨率； S3，将预处理好的宠物食品包装袋RGB图像和热成像图像输入训练好的图像配准模型中，输出宠物食品包装袋印刷质量检测结果； 所述图像配准模型包括图像配准模块、图像分割模块和缺陷检测模块； 所述图像配准模块将采集的RGB图像和热成像图像进行特征提取、特征点匹配、匹配点对优化与融合，生成像素级融合图像； 所述特征提取，是进行多层特征提取，其中每一层使用预训练卷积神经网络提取RGB和热成像图像的高维特征： ； ； 其中，表示卷积神经网络，和分别为RGB图像和热成像图像的特征映射；输出特征映射的维度为,其中，和表示特征映射的高度和宽度，为输入图像分辨率的下采样；表示特征通道数，表示提取的特征维度； 所述预训练卷积神经网络包括卷积层、池化层、归一化层； 所述卷积层用于提取局部特征： ； 其中，表示第层输出特征图中位置的通道的值，即第层输出特征映射；表示卷积核权重，核大小为；为偏置项，k为卷积核半径； 所述池化层使用最大池化操作进行下采样，减小特征图的空间分辨率： ； 其中，R表示池化窗口范围，表示池化后的坐标； 最后，使用批量归一化和非线性激活函数ReLU增强特征表达能力，得到多层特征映射和； 所述特征点匹配，是通过特征点检测与匹配实现跨模态的关键点对齐，建立多模态图像之间的对应关系： 首先，进行关键点提取；在每个特征映射中检测关键点P： ； 其中，每个关键点包括二维坐标和特征描述符d，N为每个特征映射中检测到的关键点数量； 接着，为每个关键点生成特征描述符d，从其局部特征映射中提取： ； 其中，表示为在特征映射上以为中心提取局部特征描述符； 其次，进行匹配点对生成；使用特征描述符之间的相似度度量，匹配不同特征映射中的关键点： ； 其中，表示相似度度量函数，本发明采用欧几里得距离计算，为相似度阈值，为RGB图像中第个像素点，为热成像图像中第个像素点； 所述匹配点对优化与融合，首先采用随机采样一致性算法RANSAC剔除错误匹配点对，保留内点集合，为优化后得匹配点对集合： ； 然后，估计单应性变换矩阵，基于优化后的匹配点对，估计热成像到RGB图像的单应性变换矩阵H： ； 其中，分别表示在x方向上、y方向上的变换和透视变换的影响；单应性变换关系为： ； 其中，和分别为热成像图像和RGB图像中的匹配点坐标； 最后进行像素级图像融合，在融合过程中，多个图像的像素值会合并到一个最终图像中，设加权系数，根据加权平均法： ； 最终，为经过图像配准处理后得到的配准图像； 所述图像分割模块采用UNet作为分割模型，从输入的像素级融合图像分割包装袋区域和印刷图案区域，所述UNet由编码器和解码器两部分组成，编码器负责提取特征并逐渐降低分辨率，解码器则负责恢复图像的空间分辨率； 所述缺陷检测模块基于分割后得到的缺陷区域图像进行检测，输出每个印刷质量缺陷的位置信息和分类结果。

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