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龙图腾网获悉徐州聚西廷新型材料科技有限公司申请的专利一种基于图像识别的塑料制品检测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：CN119904438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411988009.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像识别的塑料制品检测系统是由姚晓彤;苑龙山;王振;卢飞设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的塑料制品检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别的塑料制品检测系统，涉及塑料制品检测技术领域，包括图像采集模块、数据存储与特征提取模块、特征分析与模型输入模块、智能评估与分类模块、均质涂层采集模块以及异质涂层调整模块：图像采集模块，首先，使用扫描仪以预设的光束宽度和焦距照射塑料制品表面，捕捉高质量的表面图像。本发明通过引入深度学习和图像分析技术，本方案显著提升了塑料制品涂层不均匀的检测精度。系统动态分析表面纹理和反射异质性，智能评估涂层一致性，并根据涂层状态调整光束宽度和焦距，确保高质量图像。此智能化检测和调整策略有效提高检测效率与准确性，降低质量风险和生产成本，突破传统方法的局限。

本发明授权一种基于图像识别的塑料制品检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的塑料制品检测系统，其特征在于，包括图像采集模块、数据存储与特征提取模块、特征分析与模型输入模块、智能评估与分类模块、均质涂层采集模块以及异质涂层调整模块： 图像采集模块，首先，使用扫描仪以预设的光束宽度和焦距照射塑料制品表面，捕捉高质量的表面图像； 数据存储与特征提取模块，采集到的表面图像被存储并组织成一个结构化的数据集合，并从数据集合中提取有助于识别涂层不均匀的关键特征； 特征分析与模型输入模块，在检测窗口下，对提取的关键特征进行分析，并将经过分析后的关键特征输入至预先学习好的深度学习模型中，通过深度学习模型对塑料制品表面的涂层状态进行智能化评估； 智能评估与分类模块，基于深度学习模型评估结果将塑料制品表面状态划分为均质涂层和异质涂层两类； 均质涂层采集模块，对于被判断为均质涂层的塑料制品，扫描仪继续以原设定的光束宽度和焦距进行表面状态数据的采集； 异质涂层调整模块，对于被判断为异质涂层的塑料制品，根据深度学习模型评估结果，动态调整扫描仪的光束宽度和焦距。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人徐州聚西廷新型材料科技有限公司，其通讯地址为：221300 江苏省徐州市邳州市高新技术产业开发区滨湖大道南侧(军霞健身器材厂对面)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。