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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种果品外观缺陷的检测与分级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：CN121033021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511545838.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种果品外观缺陷的检测与分级系统是由单磊;杨锋勇;赵俊杰;程龙;徐思行设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种果品外观缺陷的检测与分级系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种果品外观缺陷的检测与分级系统，包括：果品外观图像获取和粗筛模块，用于获取预处理的果品外观图像，并将所述果品外观图像进行异常粗筛处理；果品外观图像检测模块，用于将异常粗筛处理过的果品外观图像进行检测，输出外观检测结果；所述果品外观图像检测模块采用骨干特征提取模块‑颈部特征融合模块‑探头检测模块的分层结构；等级判定模块，用于将所述外观检测结果进行等级判定，输出果品等级判定结果。本申请提出了以模块化协同为核心的外观检测系统，该组合设计使系统在复杂光照与背景下获得更稳定的缺陷检出表现，并在嵌入式推理约束下保持良好的实时性,依据缺陷数量与面积占比等可配置规则输出一致性的等级判定结果。

本发明授权一种果品外观缺陷的检测与分级系统在权利要求书中公布了：1.一种果品外观缺陷的检测与分级系统，其特征在于，包括： 果品外观图像获取和粗筛模块，用于获取预处理的果品外观图像，并将所述果品外观图像进行异常粗筛处理； 果品外观图像检测模块，用于将异常粗筛处理过的果品外观图像进行检测，输出外观检测结果；所述果品外观图像检测模块采用骨干特征提取模块-颈部特征融合模块-探头检测模块的分层结构； 等级判定模块，用于将所述外观检测结果进行等级判定，输出果品等级判定结果； 其中，所述骨干特征提取模块包括依次连接的第一卷积模块、第二卷积模块、第一跨尺度残差堆叠模块，第三卷积模块、第二跨尺度残差堆叠模块、第四卷积模块、第三跨尺度残差堆叠模块、第五卷积模块、第四跨尺度残差堆叠模块、多尺度自适应池化-高效通道注意力模块；所述第一跨尺度残差堆叠模块、所述第二跨尺度残差堆叠模块、所述第三跨尺度残差堆叠模块和所述第四跨尺度残差堆叠模块除包含的分组递推模块数量不同，其他结构均相同； 所述骨干特征提取模块用于将异常粗筛处理过的果品外观图像进行特征提取，输出第一尺度特征，第二尺度特征，第三尺度特征，具体为： 将异常粗筛处理过的果品外观图像，经过第一卷积模块、第二卷积模块、第一跨尺度残差堆叠模块，第三卷积模块、第二跨尺度残差堆叠模块的处理后，输出得到第一尺度特征； 将第一尺度特征经过第四卷积模块、第三跨尺度残差堆叠模块处理后，输出得到第二尺度特征； 将第二尺度特征经过第五卷积模块、第四跨尺度残差堆叠模块、多尺度自适应池化-高效通道注意模块处理后，输出得到第三尺度特征； 将所述第一尺度特征、第二尺度特征和第三尺度特征分别输入所述颈部特征融合模块； 所述第二跨尺度残差堆叠模块包含残差分支模块和主分支模块，所述残差分支模块包括第一CBS提取模块，所述主分支模块包括依次连接的第二CBS提取模块、第一数量的分组递推模块、第一拼接模块和级联注意力模块、第三CBS提取模块，所述级联注意力模块包括依次连接的坐标注意力模块和第一高效通道注意力模块； 所述多尺度自适应池化-高效通道注意模块包括三个并行的自适应池化分支模块，第二拼接模块，第四CBS提取模块和第二高效通道注意力模块，所述多尺度自适应池化-高效通道注意力模块用于将所述第四跨尺度残差堆叠模块的输出特征进行通道重标定处理后，输出得到第三尺度特征；具体为： 将所述第四跨尺度残差堆叠模块的输出特征输入至所述三个并行的自适应池化分支模块，分别进行自适应最大池化处理，输出得到三个不同的空间尺寸张量； 将所述三个不同的空间尺寸张量进行上采样回输入尺寸后，输入至所述第二拼接模块进行通道维拼接后，输入第四CBS提取模块进行特征提取后，输入至所述第二高效通道注意力模块进行通道特征增强，得到增强后的通道特征； 将所述增强后的通道特征和所述第四跨尺度残差堆叠模块的输出特征进行残差融合处理，得到第三尺度特征。

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