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龙图腾网获悉广东无限阵列科技有限公司申请的专利基于水果斑点纹理识别的果纹码生成方法、系统及设备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：CN119723058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411886882.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于水果斑点纹理识别的果纹码生成方法、系统及设备是由卢敬德;丁立;赵梓豪;王爱青;黄葆铭;陈雷;张芳;伍容容;任海波;卢紫昊;孙子佳;钟成琛设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于水果斑点纹理识别的果纹码生成方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了基于水果斑点纹理识别的果纹码生成方法、系统及设备，其方法包括：获取水果顶部图像；利用卷积神经网络模型从图像中分割出水果图像并识别出其上全部斑点；对水果图像生成外包矩形并以其中心作为坐标原点；计算每个斑点图斑外包矩形中心坐标形成坐标数组；计算每个斑点图斑外包矩形中心与原点的距离形成距离数组，升序排列距离数组及其对应的坐标数组；以坐标数组第一个坐标与原点之间的直线为准线，逐个计算当前坐标与原点之间连线与准线的夹角形成夹角数组；对距离数组、夹角数组降敏处理；串连降敏后的距离数组、夹角数组并用哈希函数求其散列码。本发明实现了对带点斑纹的水果的电子化编码，为后续附着水果商业信息提供了基础。

本发明授权基于水果斑点纹理识别的果纹码生成方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.基于水果斑点纹理识别的果纹码生成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过摄像头获取水果顶部图像； S2、利用深度可分离卷积神经网络模型，从图像中分割出水果图像； S3、利用深度可分离卷积神经网络模型，从分割出的水果图像中识别并提取出全部斑点图斑； S4、对水果图像生成一个外包矩形，并以该外包矩形的中心作为坐标原点O； S5、计算每个斑点图斑外包矩形中心点坐标，形成坐标数组P[]＝{p1,p2,p3,…,pi,…,pn}； S6、计算每个斑点图斑外包矩形中心点与原点的距离，形成距离数组L[]＝{l1,l2,l3,…,li,…,ln}，以距离值由小至大升序排列距离数组及其对应的坐标数组，得到P′[]和L′[]； S7、以坐标数组P′[]第一个坐标点p′1与原点O之间的直线p′1O为准线，逐个计算当前坐标点p′i与原点O之间连线与准线间的夹角θi，即θi＝p′iOp′1，形成夹角数组θ[]； S8、对L′[]和θ[]进行降敏处理，得到L″[]和θ′[]； S9、将L″[]和θ′[]合成一个新数组X[]，使用Hash函数求X[]的散列码，即为果纹码； 所述S8中，对L′[]和θ[]进行降敏处理，具体计算方式如下： 其中f为降敏函数，int为取整函数，dpi为图像分辨率，x∈N为尺度参数，其取值根据识别到的水果类别决定，S1∈N+、S2∈N+为降敏步长，降敏步长数值越大，计算结果的数据分辨率越低。

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