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龙图腾网获悉深圳市新建兴科技有限公司申请的专利一种基于视觉识别的纸箱印刷缺陷检测方法及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：CN120510113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510599129.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视觉识别的纸箱印刷缺陷检测方法及系统是由李意辉设计研发完成，并于2025-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉识别的纸箱印刷缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于视觉识别的纸箱印刷缺陷检测方法及系统，涉及缺陷检测领域，包括：获取印刷纸箱图像集；构建基于YOLov的边缘增强检测模型；将图像集作为输入，利用主干网络提取多个不同分辨率的特征图；将多个不同分辨率的特征图输入颈部网络，通过特征金字塔模块进行自适应聚合得到聚合特征图，再通过边缘感知模块获取方向和边缘响应权重，进行边缘保留融合，得到边缘增强特征；将边缘增强特征输入检测网络，通过位置感知损失和方向增强分类损失的多任务训练，得到缺陷检测位置和类型。针对纸箱印刷缺陷检测精度低，本申请通过边缘保留融合策略以及自适应特征融合等，提高了墨点和断线缺陷的检测精度。

本发明授权一种基于视觉识别的纸箱印刷缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉识别的纸箱印刷缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取印刷纸箱图像集； 构建基于YOLov的边缘增强检测模型，检测模型包括主干网络、颈部网络和检测网络；其中，颈部网络包含特征金字塔模块和边缘感知模块； 将图像集作为输入，利用主干网络提取多个不同分辨率的特征图； 将多个不同分辨率的特征图输入颈部网络，通过特征金字塔模块进行自适应聚合得到聚合特征图，再通过边缘感知模块获取方向感知权重和边缘响应权重，进行边缘保留融合，得到边缘增强特征； 将边缘增强特征输入检测网络，通过位置感知损失和方向增强分类损失的多任务训练，得到缺陷检测位置和类型；其中，缺陷包含墨点和断线； 得到边缘增强特征，包括： 在特征金字塔模块后设置边缘感知模块； 对每个尺度的聚合特征图，分别提取水平和垂直方向特征图和； 同时，对进行边缘检测，计算水平、垂直和对角方向的梯度强度，并将各方向梯度强度融合形成梯度特征图； 将特征图、和沿通道维度组合形成边缘增强特征； 利用共享卷积层对边缘增强特征进行非线性变换，分别得到每个尺度对应位置的水平和垂直方向的方向注意力权重和，以及边缘响应权重；其中，水平和垂直方向的方向注意力权重作为方向感知权重； 利用权重、和，对相应的聚合特征图进行边缘保留融合，得到边缘增强特征； 对每个尺度的聚合特征图，分别提取水平和垂直方向特征图和，包括： 对聚合特征图应用不同尺寸的滑动窗口，构建多尺度池化操作；其中，滑动窗口的尺寸包括用于提取水平方向特征，用于提取垂直方向特征； 对于水平方向特征提取，分别用不同大小的k×1滑动窗口沿水平方向在上进行最大池化，并将所有尺度的池化结果沿通道维度拼接，形成水平方向特征图； 对于垂直方向特征提取，分别用不同大小的1×k滑动窗口沿垂直方向在上进行最大池化，并将所有尺度的池化结果沿通道维度拼接，形成垂直方向特征图。

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