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龙图腾网获悉广州市申发机电有限公司申请的专利一种AI视觉识别方法及模块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：CN121074600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511364809.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种AI视觉识别方法及模块是由吴志豪;吴福富;周豪设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AI视觉识别方法及模块在说明书摘要公布了：本发明涉及视觉检测技术领域，尤其涉及一种AI视觉识别方法及模块，所述方法先响应于丝印动作的完成，采集目标印刷成品的表面图像，再将表面图像进行图像矫正，得到矫正图像，然后，将矫正图像输入基于SqueezeNet架构的双通道深度学习网络中进行识别，得到识别结果，最后，若识别结果符合预设的缺陷分级标准，判定目标印刷成品为不合格品。相较于现有技术，本发明方法将矫正处理技术和双通道深度学习网络进行结合，在图像矫正的基础上，采用基于SqueezeNet架构的双通道深度学习网络进行图像识别，使得图像识别精度更高，克服了现有技术中依赖于YOLO算法识别存在的精度不足的问题。

本发明授权一种AI视觉识别方法及模块在权利要求书中公布了：1.一种AI视觉识别方法，其特征在于，包括： 响应于丝印动作的完成，采集目标印刷成品的表面图像； 将所述表面图像进行图像矫正，得到矫正图像； 将所述矫正图像输入基于SqueezeNet架构的双通道深度学习网络中进行识别，得到识别结果； 若所述识别结果符合预设的缺陷分级标准，判定所述目标印刷成品为不合格品； 将所述表面图像进行图像矫正，得到矫正图像包括： 根据预设的色差补偿算法，对所述表面图像进行色差补偿，得到色差补偿图像； 采用非局部均值滤波法，将所述色差补偿图像进行丝网纹理去除，得到去噪图像； 根据预设的基准向量场，对所述去噪图像进行形变或偏移矫正，得到矫正图像； 采用非局部均值滤波法，将所述色差补偿图像进行丝网纹理去除，得到去噪图像包括： 提取所述色差补偿图像的局部结构特征； 在所述色差补偿图像或预定的局部区域内搜索与所述局部结构特征相似的邻域块； 计算得到所述局部结构特征与所述邻域块之间的高斯加权欧式距离； 采用指数函数将所述高斯加权欧式距离转换为像素权重矩阵； 根据所述像素权重矩阵，将所述色差补偿图像或局部区域内的像素进行去噪，得到去噪图像； 根据预设的基准向量场，对所述去噪图像进行形变或偏移矫正，得到矫正图像包括： 根据预设的向量场计算模型，计算所述去噪图像的关键点向量场； 计算所述关键点向量场和所述基准向量场的偏差值； 将所述去噪图像的像素坐标与所述偏差值进行相加，得到矫正图像； 在将所述矫正图像输入基于SqueezeNet架构的双通道深度学习网络中进行识别之前，所述方法还包括： 获取样本图像； 基于SqueezeNet架构，构建预推理模型； 将经过图像补偿的样本图像输入所述预推理模型中进行训练，优化所述预推理模型的参数； 对参数优化后的预推理模型进行拓展和调整，得到所述双通道深度学习网络。

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