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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种基于自编码器与改进ResNet18模型的陶瓷包装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：CN119831991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510305282.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于自编码器与改进ResNet18模型的陶瓷包装检测方法是由凌孟德;温廷羲;罗欣;傅玉青;黄建龙;陈心文设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自编码器与改进ResNet18模型的陶瓷包装检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，公开了一种基于自编码器与改进ResNet18模型的陶瓷包装检测方法，包括以下步骤：数据库构建步骤，构建陶瓷包装盒图像数据库；模型构建步骤，结合改进的ResNet18和CBAM构建产品包装盒状态检测模型；图像采集步骤，采集待检测陶瓷包装盒的图像作为检测图像，利用自编码器模型将检测图像与陶瓷包装盒图像数据库进行匹配，获取位置信息；图像分割步骤，利用位置信息对检测图像进行区域分割，提取待检测的子图像；包装检测步骤，子图像输入到产品包装盒状态检测模型，检测是否漏装陶瓷。本发明在复杂工业环境中展现出优异的适应性与鲁棒性，为智能化包装检测的准确性和可靠性奠定了坚实的基础。

本发明授权一种基于自编码器与改进ResNet18模型的陶瓷包装检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自编码器与改进ResNet18模型的陶瓷包装检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据库构建步骤，构建陶瓷包装盒图像数据库； 模型构建步骤，结合改进的ResNet18和CBAM构建产品包装盒状态检测模型； 图像采集步骤，采集待检测陶瓷包装盒的图像作为检测图像，利用自编码器模型将检测图像与陶瓷包装盒图像数据库进行匹配，获取位置信息； 图像分割步骤，利用位置信息对检测图像进行区域分割，提取待检测的子图像； 包装检测步骤，子图像输入到产品包装盒状态检测模型，检测是否漏装陶瓷；如无漏装则结束检测，如有漏装则补装陶瓷并重新进入图像采集步骤； 所述产品包装盒状态检测模型包括依次连接的CBR模块、最大池化层、第一改进残差单元、第一CBAM模块、第二改进残差单元、第二CBAM模块、ConvAvgPool模块和全连接层；CBR模块由卷积、批标准化和ReLU激活函数组成，用于对输入图像进行特征提取；最大池化层，用于对CBR模块提取到的特征进行下采样；第一改进残差单元包括一个改进残差块，用于对最大池化层输出的特征进行进一步特征提取；第一CBAM模块包括通道注意力和空间注意力机制，用于动态调整第一改进残差单元输出的特征图中重要通道和区域的权重；第二改进残差单元包括若干个改进残差块，用于对第一CBAM模块输出的特征图进行多次进一步特征提取；第二CBAM模块包括通道注意力和空间注意力机制，用于动态调整第二改进残差单元输出的特征图中重要通道和区域的权重；ConvAvgPool模块，通过卷积操作对第二CBAM模块输出的特征图进一步特征提取，并通过平均池化对提取到的特征进行降采样；全连接层，将ConvAvgPool模块输出的特征转换为概率分布，从而输出是否漏装陶瓷的分类结果； 所述改进残差块包括依次连接的第一残差层和第二残差层，第一残差层采用双路径交互机制，一个路径通过单个ALC快速提取浅层纹理特征，另一个路径通过串联的两个ALC深入挖掘语义信息，最后两个路径的提取结果相加再通过ReLU激活函数；第二残差层采用单路径结构，输入特征直接经过两个串联的ALC处理后通过跳跃连接与输入特征相加，再通过ReLU激活函数； 所述ALC包括依次连接的可变批标准化、LeakyReLU激活函数、第一卷积层、可变批标准化、LeakyReLU激活函数和第二卷积层，ALC的输入通过跳跃连接与第二卷积层的输出相加得到ALC的最终输出； 所述可变批标准化，表示为： 其中，x表示原始输入，表示可变批标准化的结果；μB和σB为当前批次的均值和方差，γadaptive和βadaptive为动态生成的参数；∈为一个正数，用于防止出现除以零的情况。

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