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龙图腾网获悉南京工程学院申请的专利基于Mask RCNN的饲料外包装缺陷分级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：CN115953360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211584522.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于Mask RCNN的饲料外包装缺陷分级检测方法是由陈烨;路绳方;陈素娟;梁苑;高阳;孟琳;焦良葆设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Mask RCNN的饲料外包装缺陷分级检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MaskRCNN的饲料外包装缺陷分级检测方法，包括：采集饲料外包装图像；在每一张图像中标注出不同种类的外包装缺陷及对应缺陷等级；将标注完成的图像输入MaskRCNN网络中，对MaskRCNN网络进行训练和保存；采集饲料外包装图像后，加载MaskRCNN网络，对图像进行处理评判，若检测到缺陷，则输出检测出的缺陷类别及相应缺陷等级。本发明利用改进的MaskRCNN网络采集到的饲料外包装图像进行实时图像处理评判分析，在线给出缺陷类型及缺陷分级检测结果，便于根据不同缺陷等级，采取不同后续生产流程，进而优化生产流水线结构，提升生产效率，提高饲料成品的良品率，提升经济效益。

本发明授权基于Mask RCNN的饲料外包装缺陷分级检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MaskRCNN的饲料外包装缺陷分级检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采集饲料外包装图像，组建饲料外包装图像数据集； S2：运用图像标注工具Labelme对数据集中的图像进行标注，在数据集的每一张图像中标注出不同种类的外包装缺陷及对应缺陷等级； S3：将标注完成的数据集输入MaskRCNN网络中，采用交叉验证方法对MaskRCNN网络进行训练，训练时将batch_size设定为1，将epoch设定为120，MaskRCNN网络训练完后，保存MaskRCNN网络模型参数文件； S4：工业相机采集饲料外包装图像后，将图像传输至工控机，由工控机中利用保存好的MaskRCNN网络模型参数文件加载MaskRCNN网络，按采样周期输入图像，对图像进行处理评判，若检测到缺陷，则输出检测出的缺陷类别及相应缺陷等级，控制声光报警装置发出警告信息，用以重新包装； 所述MaskRCNN网络包括RepVGG网络和FPN网络构成的backbone网络、RPN网络和图像预测网络，标注完成的数据集中的图像输入MaskRCNN网络后，由RepVGG网络对输入图像的特征进行提取，当RepVGG网络对输入图像的特征提取完成后，将提取的特征输入FPN网络进行特征金字塔特征提取，FPN网络输出输入图像的最终特征图后，将最终特征图输入RPN网络生成候选框，RPN网络输出各最终候选框对应的ROI区域后，图像预测网络通过多任务损失函数计算RPN网络输出的各候选框的损失； 其中，总损失函数： ， 为缺陷识别边界框回归损失函数，为候选框不同缺陷类别分类损失函数，为候选框内缺陷部分掩膜生成损失函数； 为衡量缺陷等级的损失函数： ， 其中为图像中ROI总个数；为二值指示变量，当第个候选框属于缺陷等级时，，反之，则为0；表示深度神经网络输出的第个候选框属于缺陷等级的概率，L为总缺陷等级数； 计算的相应神经网络结构包括2层全连接层，RPN网络输出的包含最终候选框的特征图依次输入激活函数为tanh的全连接层和激活函数为softmax的全连接层后，输出每个候选框属于各缺陷等级的置信度。

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