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龙图腾网恭喜深圳市嘉年印务有限公司申请的专利应用于手工烟盒的基于深度学习的文字印刷缺陷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：CN119205792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411732654.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权应用于手工烟盒的基于深度学习的文字印刷缺陷检测方法是由董力;瞿拥军;杨运伟;庄佳彬;陈树刚;郭伟元设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于手工烟盒的基于深度学习的文字印刷缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种应用于手工烟盒的基于深度学习的文字印刷缺陷检测方法，该文字印刷缺陷检测方法包括：将印刷拍照图和预设图输入到图像处理模型中，对查询图像向量集和标准向量集进行交叉注意力计算，得到计算后的特征向量；将特征向量进行合并，得到重塑长向量；将重塑长向量转化为三维张量，并将三维张量输入到CNN模型，生成与印刷拍照图对齐的缺陷热力图；对缺陷热力图中存在的缺陷进行识别，确定产生缺陷的目标区域；对目标区域内的图像进行识别处理，确定文字印刷时的形状变化量；根据得到的形状变化量，确定目标区域的缺陷检测结果；根据目标区域的缺陷检测结果，获取目标区域的缺陷位置，并确定目标区域的综合评估值。

本发明授权应用于手工烟盒的基于深度学习的文字印刷缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于手工烟盒的基于深度学习的文字印刷缺陷检测方法，其特征在于，包括：S1，获取手工烟盒表面文字的印刷拍照图和预设图，使用第一GRU网络将印刷拍照图转换为查询图像向量集，使用第二GRU网络将预设图转化为标准向量集；S2，将印刷拍照图和预设图输入到图像处理模型中，对查询图像向量集、标准向量集进行交叉注意力计算，得到计算后的特征向量；S3，将特征向量进行合并，得到重塑长向量；S4，将重塑长向量转化为三维张量，并将三维张量输入到CNN模型，生成与印刷拍照图对齐的缺陷热力图；S5，对缺陷热力图中存在的缺陷进行识别，确定产生缺陷的目标区域；S6，对目标区域内的图像进行识别处理，确定文字印刷时的形状变化量；S7，根据得到的形状变化量，确定目标区域的缺陷检测结果；S8，根据目标区域的缺陷检测结果，获取目标区域的缺陷位置，并确定目标区域的综合评估值；步骤S8中目标区域的综合评估值的处理方式包括以下步骤：S81，获取目标区域的预设分配规则，根据预设分配规则将目标区域进行排序，确定目标区域的匹配识别度；S82，按照目标区域的匹配识别度，对目标区域进行缺陷识别，依次确定目标区域的缺陷位置，缺陷位置包括边界缺陷位置和中心缺陷位置；S83，基于获取的边界缺陷位置和中心缺陷位置，计算相邻目标区域对应的缺陷变异量；S84，将缺陷变异量作为约束条件，确定目标区域的缺陷位置在匹配识别度变化时，目标区域对应的综合识别函数；S85，根据目标区域内存在缺陷位置的像素点值，计算目标区域的损失函数，基于损失函数和综合识别函数，得到目标区域的综合评估值。

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