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龙图腾网获悉南京文易特电子科技有限公司申请的专利基于双目相机和卷积神经网络的烟包纹理识别方法、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：CN119832270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411933248.3，技术领域涉及：G06V10/54；该发明授权基于双目相机和卷积神经网络的烟包纹理识别方法、系统是由李志勇;李雪莲设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双目相机和卷积神经网络的烟包纹理识别方法、系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于双目相机和卷积神经网络的烟包纹理识别方法、系统，包括S1、基于高速双目相机快速捕捉烟包纹理图像；S2、选择CNN作为主要模型，准确识别烟包表面纹理特征；S3、根据监测结果，生成至少包含监测结果和监测时间信息的识别报告。本发明通过提出的对焦策略，使得双目相机系统能够在各种生产条件下，都能达到所需的图像分辨率和质量，确保双目相机迅速准确地对焦，捕捉到烟包的细微特征，从而满足自动化监测系统对图像质量的严格要求，提高监测的准确性和效率。

本发明授权基于双目相机和卷积神经网络的烟包纹理识别方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双目相机和卷积神经网络的烟包纹理识别方法，其特征在于：包括步骤： S1、基于高速双目相机快速捕捉烟包纹理图像，其操作如下： S1-1、基于目标烟包的宽度尺寸W、高度尺寸H、双目相机焦距f，以及目标烟包上细节尺寸D，确定构建所述双目相机与目标烟包间的几何约束关系，以确保双目相机能够清晰且全覆盖捕捉到目标烟包的所有细节； S1-2、构建对焦策略，确定满足双目相机探测所需基本视角θ和分辨率R要求的最小焦距fmin，并使用该最小焦距fmin计算实际覆盖烟草产线上目标烟包宽度和高度所需的视角θw和θh，实施对焦操作，以使所述烟包纹理图像在最清晰对焦状态下生成表征烟包表面纹理特征的二值化烟包纹理图像； S2、选择CNN作为主要模型，以包括多个卷积层、池化层，以及全连接层在内的网络架构构建卷积神经网络模型，以准确识别烟包表面纹理特征，确保对目标烟包进行监测； S3、根据监测结果，生成至少包含监测结果和监测时间信息的识别报告，其中，所述最小焦距fmin的计算过程是基于构建的所述对焦策略下，以分辨率R大小为结束条件，通过迭代求解的方式得到，其具体过程为： 首先，根据目标烟包上需要监测的细节尺寸D和双目相机传感器上对应的像素尺寸d，确定双目相机所需的分辨率R，以作为所述对焦策略的结束条件； 其次，根据经验或者双目相机的推荐设置选择一初始估计的焦距f0，计算所述双目相机的视角覆盖目标烟包的宽度和高度所需的视角θw和θh； 再次，根据计算的视角θw和θh，确定最大视角θmax，通过焦距f约束关系计算双目相机与目标烟包间的距离，并据此确定双目相机与目标烟包间的距离合适情况下，所需实际分辨率Ract； 最后，通过比较实际分辨率Ract与根据烟包监测系统对细节识别要求所设定的分辨率目标值Rtar，执行微调焦距步骤，其中， 若Ract＜Rtar，则需要微调焦距：并重复上述步骤，直至Ract＞Rtar，结束，反之，直接记录最终确定的焦距结束。

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