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龙图腾网获悉南京工程学院申请的专利一种基于图神经网络的包装缺陷检测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：CN117197102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202311208520.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图神经网络的包装缺陷检测方法是由韩磊;夏明亮;焦良葆;何家劲;车奥;张剑书;徐梦溪;郑胜男设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的包装缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的包装缺陷检测方法，包括采集成品件香烟封箱前的条烟图像，构建并训练基于图神经网络的香烟包装缺陷检测算法模型PDIGCN，输出检测结果P，应用训练好的模型，对卷烟包装流水线上成品件箱体中的条烟进行缺陷检测；本发明所设计的方法实现了香烟成品件封箱前的条烟倒置、翻转、品牌杂糅、数量不够等缺陷的智能检测，提升包装流水线智能化程度，提高香烟包装系统准确度和可靠性。

本发明授权一种基于图神经网络的包装缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的包装缺陷检测方法，其特征在于，执行如下步骤S1-步骤S3，构建并训练基于图神经网络的香烟包装缺陷检测算法模型PDIGCN，并应用训练好的模型，完成卷烟包装流水线上成品件箱体中条烟的缺陷检测： 步骤S1：针对卷烟包装流水线，在条烟装箱之后成品件封箱之前的阶段设置检测点，使用工业相机俯拍成品件箱体内条烟图像，采集成品件香烟封箱前的条烟图像I； 步骤S2：构建基于图神经网络的香烟包装缺陷检测算法模型PDIGCN，用于检测条烟图像I中各条烟的缺陷，该模型包括目标检测算法模块、图分类模块，以步骤S1所采集的条烟图像I为输入，目标检测算法模块识别条烟图像I中的各条烟端面目标，得到目标结果张量TO；构建构图模块BG，输入目标结果张量TO，输出图G＝V,E及其邻接矩阵A；具体步骤如下： 步骤2031：从目标结果张量TO分解出条烟端面目标的信息，包括：检测框中心点坐标xi,yi，检测框的宽高值wi,hi，检测框的置信度CFi，条烟端面目标的分类向量Ci，其中i表示条烟端面目标的序号； 步骤2032：根据分解出的条烟端面目标信息，构建图G的顶点集V＝{v1,v2,…,vi,…,vnv}，nv表示顶点的个数；具体方法是：第i个条烟端面目标对应第i个顶点vi,并将条烟端面目标检测框的分类向量Ci作为顶点vi的嵌入向量，检测框中心点坐标xi,yi和检测框宽高值wi,hi也作为顶点vi的属性； 步骤2033：分别计算所有检测框中心点横坐标最小值xmin、横坐标最大值xmax、纵坐标最小值ymin、纵坐标最大值ymax；根据流水线设定的成品件箱体容量规格nrow×ncol，计算条烟端面检测框中心点纵横坐标的平均间距dyavg和dxavg，dyavg＝ymax-yminrow,dxavg＝xmax-xmincol,其中nrow和ncol分别表示成品件箱体中条烟的行数和列数； 步骤2034：构建每个顶点vi的领域集NSi，遍历顶点集V，选取满足如下两个条件之一的顶点vj加入NSi，其中vj≠vi： |xj-xi|≤dxavg4,且3dyavg4|yj-yi|5dyavg4； |yj-yi|dyavg4,且3dxavg4|xj-xi|5dxavg4； 式中，xj和yj分别为顶点vj的横坐标、纵坐标； 步骤2035：构建图G的边集即对于顶点集V的每个顶点vi，向其领域集NSi中的每个顶点连接一条边； 步骤2036：由图G＝V,E生成邻接矩阵A＝{aij}nv×nv；邻接矩阵A的尺度为nv行nv列，行和列都依次对应顶点v1,v2,…,vi,…,vnv，第i行第j列的元素记为aij；若图G的边集E中存在边vi,vj，则aij置1，否则aij置0； 图分类模块进一步推理各条烟端面目标中是否存在缺陷，并对缺陷进行分类，输出检测结果P，其中检测结果P为条烟正常或缺陷，以及缺陷的具体种类； 对香烟包装缺陷检测算法模型PDIGCN进行训练，直至达到预设的收敛条件，获得训练好的香烟包装缺陷检测算法模型PDIGCN； 步骤S3：应用训练好的香烟包装缺陷检测算法模型PDIGCN，对卷烟包装流水线上成品件箱体中的条烟进行缺陷检测，存储并显示检测结果P，同时向分拣系统发送命令，存储检测结果P供信息系统查询，显示在液晶屏上用于人机交互；而向分拣系统发送的命令仅包含正常和异常。

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