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龙图腾网获悉浙江大学;杭州力超智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的食品真空小包装缺陷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：CN116165209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310196854.0，技术领域涉及：G01N21/892；该发明授权一种基于深度学习的食品真空小包装缺陷检测系统是由叶宇星;孙志锋;马风力;黄颖设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的食品真空小包装缺陷检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的食品真空小包装缺陷检测系统，该系统包括图像采集模块、图像处理模块和运动控制模块；图像采集模块用于通过工业相机获取传送带上的食品真空小包装的图像；图像处理模块部署在工控机上，用于接收图像采集模块传送的图像，利用基于深度学习的目标检测算法对图像进行缺陷包装的检测与定位，并在检测到缺陷包装后向运动控制模块传递缺陷包装的位置信息；运动控制模块用于剔除图像处理模块检测出的缺陷包装。本发明克服了传统的人工筛选缺陷包装效率低下、漏检率高的缺点，使用改进的深度学习方法进行缺陷包装的检测和剔除，检测效率高、检测精度高、人工成本低。

本发明授权一种基于深度学习的食品真空小包装缺陷检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的食品真空小包装缺陷检测系统，其特征在于，该系统包括图像采集模块、图像处理模块和运动控制模块； 所述图像采集模块用于通过工业相机获取传送带上的食品真空小包装的图像； 所述图像处理模块部署在工控机上，用于接收所述图像采集模块传送的图像，利用基于深度学习的目标检测算法对所述图像进行缺陷包装的检测与定位，并在检测到缺陷包装后向所述运动控制模块传递缺陷包装的位置信息； 所述图像处理模块包括图像预处理子模块和真空小包装缺陷检测与定位子模块； 所述图像预处理子模块用于对食品真空小包装图像进行预处理，包括图像的尺寸缩放和基于小波变换的图像去噪； 所述真空小包装缺陷检测与定位子模块包括模型预训练过程以及实时检测与定位过程； 所述模型预训练过程具体为： 1模拟传送带上食品真空小包装运输的场景，采集包含不同缺陷类别的图片，包括因真空封装失败造成的漏包以及因真空封装位置错误造成的次包；采集含有缺陷包装的不同包装堆叠方式的图片，包含同一个图片内有多个缺陷包装以及缺陷包装部分缺陷被遮挡的情况，形成数据集； 2对数据集进行标注：对类别进行标注，包括正常与缺陷两类；对缺陷位置的左上角与右下角坐标进行标注；将数据集划分为训练集和测试集； 3对训练集中的数据进行Mosaic数据增强操作，将四张图片采用随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接；之后输入食品真空小包装缺陷检测模型进行训练； 4利用测试集检测食品真空小包装缺陷检测模型的学习效果； 所述食品真空小包装缺陷检测模型采用基于改进的YOLOv5s网络模型，具体结构为： 1引入仿射卷积GhostModule替代原模型中的C3模块中的普通卷积，在保留特征提取能力的同时，降低网络的参数量； 2在特征提取网络部分增加SESqueezeandExcitation注意力机制，从而增加模型对特征不同通道上的特征提取能力； 3使用空间换深度操作SPDSpacetoDepth和步长为1的卷积替代原模型中步长为2的卷积进行下采样，从而增加模型对低分辨率图像的特征提取能力； 所述实时检测与定位过程具体为：将所述图像采集模块采集的实时图像输入训练好的食品真空小包装缺陷检测模型，得到检测结果，在检测到缺陷包装的同时会对缺陷包装在图片上的位置进行定位，根据图片上的位置和实际传送带的位置映射关系，同时结合模型推理消耗时间和传送带的运输速度，向所述运动控制模块传递缺陷包装的位置信息； 所述运动控制模块包括工业机器人，用于剔除所述图像处理模块检测出的缺陷包装。

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