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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种基于计算机视觉的包裹空隙率识别系统、设备及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：CN119919693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411821237.6，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种基于计算机视觉的包裹空隙率识别系统、设备及方法是由郑益谦;谭自;陈炜斌;霍伟淳设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的包裹空隙率识别系统、设备及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉的包裹空隙率识别系统、设备及方法。系统包括图像采集模块、图像预处理模块、聚类处理模块、面积数据输出模块、三维激光扫描模块和空隙率数据输出模块，通过图像采集模块、图像预处理模块、聚类处理模块、和面积数据输出模块得到包装和产品的面积，通过三维激光扫描模块得到包装和产品的高度，最终得到包裹的空隙率。本发明实现了对包裹空隙率的实时识别，显著提高了包装分析的效率和准确性。本发明通过高斯滤波去噪和聚类方法，实现了对包裹图像的精确处理，能够有效区分图像中的背景、包装和产品，从而获取更为准确的面积信息。本发明能够有效评估包装的合理性，具备良好的扩展性和适应性。

本发明授权一种基于计算机视觉的包裹空隙率识别系统、设备及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的包裹空隙率识别系统，其特征在于，包括图像采集模块、图像预处理模块、聚类处理模块、面积数据输出模块、三维激光扫描模块和空隙率数据输出模块； 所述图像采集模块用于采集包裹的二维图像信息，得到第一包裹信息； 所述图像预处理模块用于对所述第一包裹信息进行图像预处理，得到第二包裹信息； 所述聚类处理模块用于对所述第二包裹信息进行像素点分类，得到第一区域、第二区域和第三区域分别表示所述包裹的背景、包装和产品； 所述面积数据输出模块用于计算所述第二区域和第三区域的面积信息； 所述三维激光扫描模块用于获取所述第二区域和第三区域的高度信息； 所述空隙率数据输出模块用于根据所述面积信息和高度信息，计算包裹的空隙率； 其中，所述聚类处理模块通过以下步骤对所述第二包裹信息进行像素点分类： 确定所述第二包裹信息各个聚类的聚类中心；所述聚类包括背景、包装和产品； 计算所述第二包裹信息的每个像素点到聚类中心的欧几里得距离； 根据每个像素点所具有的欧几里得距离，将所述像素点分配到各自欧几里得距离最低的聚类中； 将各个聚类下的像素点组合，形成表示所述包裹的背景、包装和产品的第一区域、第二区域和第三区域； 在所述将各个聚类下的像素点组合步骤之前，还包括以下步骤： 计算每个聚类中所有像素点的特征向量均值；所述特征向量包括颜色； 根据所述特征向量均值，移动每个聚类的聚类中心； 返回计算所述第二包裹信息的每个像素点到聚类中心的欧几里得距离这一步骤，重新进行像素点分配操作，直至达到预设的迭代次数或聚类中心的移动距离小于预设阈值； 还包括以下步骤： 使用轮廓系数判断所述聚类处理模块的聚类效果；所述轮廓系数表达式为： 其中，ai为第i个像素点到同一聚类下其他像素点的平均距离，bi为第i个样本到其他聚类所有像素点的平均距离，si表示第i个样本的轮廓系数。

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