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龙图腾网恭喜盛泰光电科技股份有限公司申请的专利基于卷积神经网络的影像脏污检测方法及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：CN114359253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210033444.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于卷积神经网络的影像脏污检测方法及系统是由谢演军;苏启雄;林映庭;宋凯静;邓贤林;何健;涂强设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的影像脏污检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像检测技术领域，具体公开了基于卷积神经网络的影像脏污检测方法及系统，其中系统包括：训练模块，用于将训练图像集中的图像输入卷积神经网络模型进行训练；初步验证模块，用于获取不良品摄像头模组的图像，输入训练结束的卷积神经网络模型，基于卷积神经网络模型的检测结果判断正确率是否满足预设标准；批量验证模块，用于获取生产线上摄像头模组的图像，输入训练完成的卷积神经网络模型，将卷积神经网络模型输出的检测结果与生产线原有的检测结果进行对比，判断拟合度是否超过第一阈值，若超过，标记为验证通过的卷积神经网络模型。采用本发明的技术方案能够在保证准确率的情况下提高检测效率。

本发明授权基于卷积神经网络的影像脏污检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络的影像脏污检测系统，其特征在于，包括：采集模块，用于获取训练图像集，训练图像集内图像均具有脏污标记；训练模块，预存有卷积神经网络模型，用于将训练图像集中的图像输入卷积神经网络模型进行训练，得到训练结束的卷积神经网络模型；初步验证模块，用于获取不良品摄像头模组的图像，输入训练结束的卷积神经网络模型，基于卷积神经网络模型的检测结果判断正确率是否满足预设标准，若满足，标记为训练完成的卷积神经网络模型，若不满足，获取判断错误的图像，建立误判图像集，基于误判图像集再次对卷积神经网络模型进行训练，直至正确率满足预设标准；批量验证模块，用于获取生产线上摄像头模组的图像，输入训练完成的卷积神经网络模型，将卷积神经网络模型输出的检测结果与生产线原有的检测结果进行对比，判断卷积神经网络模型检测结果与生产线原有的检测结果的拟合度是否超过第一阈值，若超过，标记为验证通过的卷积神经网络模型；所述生产线包括若干站位，站位包括检测模块；批量验证模块用于获取生产线选定站位上的摄像头模组的图像，输入训练完成的卷积神经网络模型，将卷积神经网络模型输出的检测结果与站位原有检测模块的检测结果进行对比；所述批量验证模块还用于计算当前生产线选定站位上卷积神经网络模型输出检测结果的速度，与当前生产线选定站位上原有检测模块输出检测结果的速度的比值，判断比值是否大于第二阈值；若大于第二阈值，批量验证模块还用于获取当前生产线上其他站位摄像头模组的图像，输入训练完成的卷积神经网络模型，将卷积神经网络模型输出的检测结果与当前生产线其他站位中检测模块的检测结果进行对比。

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