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龙图腾网恭喜北京市农林科学院智能装备技术研究中心申请的专利苹果表面缺陷在线检测方法及装置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：CN114119490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202111272614.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权苹果表面缺陷在线检测方法及装置是由张驰;梁晓婷;樊书祥;何鑫;田喜;黄文倩设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本苹果表面缺陷在线检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种苹果表面缺陷在线检测方法及装置，该方法包括：获取检测目标经过多个不同检测工位的图像，并拼接生成检测区域复合图像；将所述检测区域复合图像输入已训练的目标检测模型，输出缺陷区域的检测结果；其中，所述目标检测模型，根据已标记缺陷区域、果梗区域和花萼区域的训练样本训练后，再经过稀疏化训练以及通道剪枝后得到。该方法通过稀疏化训练以及通道剪枝后得到的目标检测模型进行检测，在保证精度的同时具有计算量小速度快的特点，保证在不受苹果果梗花萼区域干扰的前提下，对缺陷苹果进行快速准确检测与分选。进一步地，还通过多个不同检测工位的图像拼接生成检测区域复合图像，不仅提高了检测速度还同时提高了检测精度。

本发明授权苹果表面缺陷在线检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种苹果表面缺陷在线检测方法，其特征在于，包括：获取检测目标经过多个不同检测工位的图像，并拼接生成检测区域复合图像；将所述检测区域复合图像输入已训练的目标检测模型，输出缺陷区域的检测结果；其中，所述目标检测模型，根据已标记缺陷区域、果梗区域和花萼区域的训练样本训练后，再经过稀疏化训练以及通道剪枝后得到；所述获取检测目标经过多个不同检测工位的图像之前，还包括：获取多个训练样本经过多个不同检测工位的图像，生成样本的检测区域复合图像；标记样本检测区域复合图像中的缺陷区域、果梗区域和花萼区域，并训练原始模型，得到训练后的检测模型；所述得到训练后的检测模型之后，还包括：将检测模型的损失函数中添加批量归一化BN层尺度因子系数作为约束项，利用尺度因子对检测模型进行稀疏化训练，并根据稀疏化训练结果，对检测模型进行剪枝，得到剪枝后的检测模型；所述得到剪枝后的检测模型之后，还包括：计算剪枝后的检测模型的任意两个预测框同一方向顶点，在水平和垂直两个方向的L1范数，分别与两个预测框宽度最小值和高度最小值的比值；对两个方向的比值求和后，与设定阈值进行比较，根据比较结果判断冗余检测框；根据冗余检测框的判断结果，对所述剪枝后的检测模型进行修正，得到所述目标检测模型。

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