平方和(北京)科技有限公司蔡仲伦获国家专利权
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龙图腾网获悉平方和(北京)科技有限公司申请的专利一种应用于铝箔封口质量检测分类长尾问题的方法和装置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：CN118537609B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202410349007.8，技术领域涉及：G06F16/00；该发明授权一种应用于铝箔封口质量检测分类长尾问题的方法和装置是由蔡仲伦;李照锁;苏庆丰;徐楠设计研发完成，并于2024-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种应用于铝箔封口质量检测分类长尾问题的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习工业质检技术领域，公开了一种应用于铝箔封口质量检测分类长尾问题的方法和装置，包括输入图像，并对图像进行预处理；通过调整权重衰减，进行表示学习提取骨干网络特征，然后进行分类器学习；冻结表示学习的权重，通过调整权重，进行分类器学习；本发明很好地缓解了深度学习图像分类的长尾问题，使得每一轮训练不同类别的损失达到相对平衡的状态，很好的兼顾所有类别，避免了网络模型过度关注头部类别，忽略尾部类别的问题，较大幅度提升了深度学习分类算法对产品整体类别筛选精度。
本发明授权一种应用于铝箔封口质量检测分类长尾问题的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种应用于铝箔封口质量检测分类长尾问题的方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：对封口后的瓶盖进行温度数据采集，并将温度数据转化成图像； 步骤2：集合输入温度数据转化的图像，并对图像进行预处理，得到铝箔封口质量检测分类长尾识别训练集； 步骤3：通过调整权重衰减，对训练样本集进行表示学习提取骨干网络特征，然后进行分类器学习； 步骤4：冻结表示学习的权重，通过调整权重，进行分类器学习； 步骤3中具体通过公式2调整权重衰减， 公式2； 其中，表示控制权重衰减的超参数，表示第类别的分类器权重； 步骤4中具体通过公式1调整权重， 公式1； 其中，为铝箔封口质量检测分类长尾识别训练集，表示权重的集合，，表示第层网络的第个过滤器的权重，表示数据样本，表示样本的标签，，表示类别个数，表示类分类网络，表示交叉熵损失函数。
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