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龙图腾网获悉合肥瑞云超微识别技术有限公司申请的专利基于深度学习的多维度谷物筛选系统及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：CN120243481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510644197.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的多维度谷物筛选系统及方法是由方彧;贾星明;桂岳;孙敏;焦亚楠设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的多维度谷物筛选系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了基于深度学习的多维度谷物筛选系统及方法，涉及农产品加工技术领域，解决了现有技术缺乏考虑筛选环境对于视觉检测参数的影响，使得视觉检测特征质量降低，导致谷物筛选系统的准确度和效率较低的技术问题；通过根据谷物数据和环境数据生成设备调整参数值；基于设备调整参数值获取调整后的检测图像和点云数据并以此结合声纹数据生成检测结果；根据检测结果生成警报信号并进行筛选，对外部缺陷检测的数据进行质量分析，通过自适应改变设备参数使得数据质量能够提升，将谷物内外部的缺陷检测分步处理，提升筛选速度又能减少资源消耗；并在外部缺陷检测时根据数据质量动态调整数据组合权重，提升了筛选准确度和筛选效率。

本发明授权基于深度学习的多维度谷物筛选系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的多维度谷物筛选系统，其特征在于，包括：相互连接的数据采集模块和数据分析模块； 所述数据采集模块：获取环境数据、谷物数据和设备数据；所述环境数据包括粉尘浓度、温度、湿度和光照强度；所述设备数据包括设备ID和设备参数；所述谷物数据包括谷物参数、检测图像、点云数据和声纹数据； 所述数据分析模块：根据谷物数据和环境数据生成设备调整参数值，所述设备调整参数值是指将设备参数调整在当前环境下的最优数值；将设备调整参数值赋值于相应设备参数，基于设备调整参数值获取调整后的检测图像和点云数据；根据声纹数据、调整后的检测图像和点云数据生成检测结果，所述检测结果是指对谷物筛选标准下的结果，包括谷物表面的缺陷类型和缺陷程度，谷物内部的缺陷类型和缺陷程度；根据检测结果生成警报信号并进行筛选； 所述谷物参数包括谷物振动强度，所述根据谷物数据和环境数据生成设备调整参数值，包括： 获取谷物数据和环境数据以及设备参数； 提取检测图像的图像信噪比和图像对比度； 提取点云数据的点云完整性和点云密度； 判断图像信噪比和图像对比度是否均大于其对应的参数阈值； 是，不做任何操作； 否，根据设备参数和环境数据生成图像设备调整参数值； 判断点云数据对应的点云完整性和点云密度是否均大于其对应的参数阈值； 是，不做任何操作； 否，根据设备参数、谷物振动强度和环境数据生成点云设备调整参数值； 所述设备调整参数值包括图像设备调整参数值和点云设备调整参数值。

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