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龙图腾网获悉南京德尔隆工程塑料有限公司申请的专利基于图像识别的塑料颗粒检测方法及其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：CN120375006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510864052.1，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于图像识别的塑料颗粒检测方法及其系统是由张电海;瞿锡娟;苏行行设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的塑料颗粒检测方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像识别的塑料颗粒检测方法及其系统，涉及塑料颗粒检测技术领域，包括：获取塑料颗粒图像数据，并获取与所述图像数据对应的颗粒重量传感器实测数据；基于所述图像数据构建图像识别模型，得到图像估算总重量；基于所述图像估算总重量与所述重量传感器实测数据，构建反馈校验模型并进行计算，得到伪影疑似程度值；根据所述图像估算总重量和伪影疑似程度值判定图像识别模型中的伪影干扰，实现基于图像识别的塑料颗粒检测。本发明有效解决了现有技术中图像识别错误难以校正、伪影干扰无法量化的问题，提升了该检测方法在复杂环境下的检测准确性，实现图像检测系统与反馈装置的协同控制。

本发明授权基于图像识别的塑料颗粒检测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的塑料颗粒检测方法，其特征在于，包括： 获取塑料颗粒图像数据，并获取与所述图像数据对应的颗粒重量传感器实测数据； 所述图像数据是指通过图像采集设备采集的塑料颗粒图像数据，所述图像数据包括颗粒在图像中的分布、颜色、形状、边缘轮廓、投影面积及图像灰度信息； 所述重量传感器实测数据是指由设置于颗粒输送路径或称重平台上的质量检测装置实时采集的当前批次塑料颗粒的总重量数据； 基于所述图像数据构建图像识别模型，得到图像估算总重量； 基于所述图像数据构建图像识别模型，得到图像估算总重量，包括以下步骤： 通过引入颜色饱和度、边缘梯度、图像灰度和形状参数，对图像中每个塑料颗粒的原始像素特征进行非线性组合处理，构建单颗粒的图像特征增强函数，得到图像特征响应值，从而综合刻画每个塑料颗粒在图像中的关键识别特征，并计算图像特征响应值的分布均匀性系数，具体公式如下： ； 其中，为第i个颗粒的图像特征响应值，表示第i个颗粒的颜色饱和度，表示边缘梯度强度，表示颗粒区域的灰度均值，表示颗粒圆度比； 进一步的，根据得到的图像特征响应值，计算图像特征响应值的分布均匀性系数； 首先统计图像中所有颗粒的图像特征响应值； 计算图像特征响应值的均值和标准差； 具体公式如下： ； 其中，A为分布均匀性系数，其越小表示分布越均匀； 通过引入幂函数与比例映射因子对图像特征响应值进行非线性变换，得到单颗粒图像估算重量，并计算单颗粒图像估算重量的离散度，具体公式如下： ； 其中，为第i个颗粒的图像估算重量，为塑料颗粒的标准密度，为比例调整因子； 进一步的，根据图像估算重量计算单颗粒图像估算重量的离散度； 首先，统计所有颗粒的图像估算重量； 具体公式为： ； 其中，IQR为利用四分位距的计算方法得到的重量的四分位距，为重量的中位数，B为离散度，其越大，表示重量估算的离散程度越高； 根据优化得到的单颗粒图像估算重量构建图像识别模型，得到图像估算总重量结果； 所述图像识别模型，具体公式如下： ； 其中，为图像估算总重量，其中n为图像中识别出的颗粒数量； 基于所述图像估算总重量与所述重量传感器实测数据，构建反馈校验模型并进行计算，得到伪影疑似程度值； 基于所述图像估算总重量与所述重量传感器实测数据，构建反馈校验模型并进行计算，得到伪影疑似程度值，包括以下步骤： 通过引入双曲正切函数与对数函数对图像估算误差与颗粒分布波动的复合效应进行处理，得到归一化响应评分，从而增强反馈校验模型对颗粒分布不均或图像识别偏差突变场景的响应能力，具体公式如下： ； 其中，为归一化响应评分，为重量传感器实测塑料颗粒总重量，为归一化调节常数，为图像颗粒分布方差； 通过引入指数衰减函数对当前时间段内实测重量的相对变化率进行处理，构建反馈校验模型，从而抑制因颗粒输送过程中的短时波动所引发的误判效应，得到伪影疑似程度值，具体公式如下： ； 其中，为伪影疑似程度值，为抑制调节因子，用于控制模型对实重波动响应的灵敏程度，为当前时间点的实测重量，为上一个时间点的实测重量； 根据所述图像估算总重量和伪影疑似程度值判定图像识别模型中的伪影干扰，实现基于图像识别的塑料颗粒检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京德尔隆工程塑料有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市溧水经济开发区柘塘工业集中区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。