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龙图腾网获悉慧之安信息技术股份有限公司申请的专利一种基于AI算法的果蔬缺陷检测方法和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：CN116843605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211583703.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于AI算法的果蔬缺陷检测方法和系统是由余丹;兰雨晴;于艺春;王丹星;邢智涣设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI算法的果蔬缺陷检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于AI算法的果蔬缺陷检测方法和系统。所述果蔬缺陷检测方法包括：利用果蔬缺陷图片建立训练样本图像数据库；利用所述训练样本图像数据库中的训练样本图像作为待识别图像输入至卷积神经网络模型中进行模型识别训练，获得训练好的卷积神经网络模型；实时采集果蔬的实际图像信息，将所述实际图像信息作为待识别图像输入至卷积神经网络模型中进行图像识别，通过所述卷积神经网络模型输出图像识别结果。所述系统包括与所述方法步骤对应的模块。

本发明授权一种基于AI算法的果蔬缺陷检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI算法的果蔬缺陷检测方法，其特征在于，所述果蔬缺陷检测方法包括： 利用果蔬缺陷图片建立训练样本图像数据库； 利用所述训练样本图像数据库中的训练样本图像作为待识别图像输入至卷积神经网络模型中进行模型识别训练，获得训练好的卷积神经网络模型； 实时采集果蔬的实际图像信息，将所述实际图像信息作为待识别图像输入至卷积神经网络模型中进行图像识别，通过所述卷积神经网络模型输出图像识别结果； 其中，利用所述训练样本图像数据库中的训练样本图像作为待识别图像输入至卷积神经网络模型中进行模型识别训练，获得训练好的卷积神经网络模型，包括： 按照果蔬类别依次提取每个果蔬类别对应的果蔬缺陷图片，并按照果蔬类别为单位形成每个果蔬类别对应的果蔬缺陷图片集合； 对所述卷积神经网络模型中的卷积神经网络进行初始化，获得完成初始化的卷积神经网络； 根据卷积神经网络内所包含的正交路径数量对所述果蔬缺陷图片集合进行子集合划分，获得每个果蔬缺陷图片集合对应的多个子集合； 将一个果蔬缺陷图片集合输入至卷积神经网络，并且，将所述果蔬缺陷图片集合对应的多个子集合依次循环输入至每个正交路径中，使每个正交路径均遍历所有子集合；保证每个正交路径中均同时存在多个果蔬缺陷图片；并且，每个正交路径同一时刻下的子集合不相同； 通过一个正交路径输出多个图片预测结果，将所述多个图片预测结果与其对应的果蔬缺陷图片原图进行比较，获取预测差异； 利用所述预测差异更新卷积神经网络的参数，并利用下一个果蔬缺陷图片集合进行卷积神经网络进行训练，直至遍历所有果蔬缺陷图片集合则完成模型训练，获得训练好的卷积神经网络模型。

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