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龙图腾网获悉昆山市山得隆机械设备有限公司申请的专利基于视频监控的果蔬生产除杂一体机的图像识别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：CN120388282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510453581.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于视频监控的果蔬生产除杂一体机的图像识别方法是由赵吉松;王华伟;赵小竹设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频监控的果蔬生产除杂一体机的图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于视频监控的果蔬生产除杂一体机的图像识别方法，涉及果蔬除杂识别技术领域，包括如下步骤：提取果蔬图像；对果蔬图像进行图像预处理，得到初步图像；对初步图像中的果蔬进行轮廓提取，对果蔬轮廓范围内的果蔬图像进行图像特征提取，得到果蔬图像特征；筛选正常果蔬与异常果蔬，提取果蔬正常特征和果蔬异常特征，对果蔬异常识别模型进行训练；训练完成后通过果蔬异常识别模型识别果蔬生产除杂产线中异常的果蔬；本发明用于解决现有的果蔬除杂识别技术还存在泛化能力不足以及模型训练成本较高，导致果蔬除杂识别技术在使用时存在局限性的问题。

本发明授权基于视频监控的果蔬生产除杂一体机的图像识别方法在权利要求书中公布了：1.基于视频监控的果蔬生产除杂一体机的图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 对果蔬生产除杂产线进行视频监控，提取果蔬图像； 对果蔬图像进行图像预处理，处理完成后得到初步图像； 对初步图像中的果蔬进行轮廓提取，提取到果蔬轮廓后对果蔬轮廓范围内的果蔬图像进行图像特征提取，得到果蔬图像特征； 构建果蔬异常识别模型，筛选正常果蔬与异常果蔬，提取正常果蔬和异常果蔬的果蔬图像特征，得到果蔬正常特征和果蔬异常特征，再基于果蔬正常特征和果蔬异常特征对果蔬异常识别模型进行训练； 训练完成后通过果蔬异常识别模型识别果蔬生产除杂产线中异常的果蔬； 对初步图像中的果蔬进行轮廓提取，提取到果蔬轮廓后对果蔬轮廓范围内的果蔬图像进行图像特征提取，得到果蔬图像特征包括如下子步骤： 对初步图像中的果蔬进行轮廓提取，得到果蔬轮廓，再提取果蔬轮廓所围成的封闭范围内的果蔬图像，命名为单果图像； 对单果图像进行图像特征提取，得到果蔬图像特征； 对初步图像中的果蔬进行轮廓提取，得到果蔬轮廓，再提取果蔬轮廓所围成的封闭范围内的果蔬图像，命名为单果图像包括如下子步骤： 通过OpenCV轮廓提取技术对初步图像进行轮廓提取，得到果蔬轮廓； 将果蔬轮廓上的像素点命名为轮廓点，针对任意果蔬轮廓，标记为目标轮廓，获取目标轮廓的轮廓点，命名为目标范围点； 提取目标范围点所围成的封闭范围内的像素点，不包括目标范围点，得到单果图像； 对单果图像进行图像特征提取，得到果蔬图像特征包括如下子步骤： 为单果图像中的像素点编辑序号，命名为像素序号，通过符号Pn,m表示像素序号，其中，n和m均为正整数且n,m为P的序号，Pn,m表示处于第n行第m列的像素点； 提取每个Pn,m的灰度值，标记为hn,m，再剔除数值为255的hn,m，得到Hn,m； 将单果图像中的像素点命名为单果点，针对任意Pn,m，获取其八邻域中的单果点的数量，命名为邻点数量；将邻点数量相同的Pn,m归纳到同一组，命名为同邻量组； 针对任意同邻量组，标记为待分析组，针对待分析组中的任意单果点，标记为待分析点； 将与待分析点相邻的Pn,m标记为相邻点，对相邻点的Hn,m进行编号，通过符号Ti表示，其中，i为正整数且i为T的序号，将待分析点的Hn,m标记为F，通过公式Ri=|F-Ti|计算F与Ti的差值的绝对值，其中，Ri为F与Ti的差值的绝对值； 按照从小到大的顺序对Ri进行编号，通过符号Ei表示，以i为X轴，Ei为Y轴建立平面直角坐标系，命名为像素特征图，将Ei按照i录入像素特征图； 对像素特征图进行线性回归分析，获取回归直线的斜率，命名为邻点灰度变化幅度，对同邻量组中的每个单果点进行分析，并对每个同邻量组进行分析，得到所有单果点的邻点灰度变化幅度； 以Pn,m的Hn,m为横轴，Pn,m对应的邻点灰度变化幅度为纵轴建立平面直角坐标系，命名为单果特征图，将Pn,m及其对应的邻点灰度变化幅度录入单果特征图，每个同邻量组拥有独立的单果特征图； 通过聚类算法对单果特征图进行聚类分析，得到不同的特征聚类集，将特征聚类集在横轴上的范围标记为聚类范围，将聚类范围存在交集的特征聚类集进行合并，得到合并聚类集，若特征聚类集未进行合并，则将其自身标记为合并聚类集； 获取任意合并聚类集在纵轴上的范围，标记为特征范围，查找特征范围的最大值，标记为果蔬图像特征。

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