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龙图腾网获悉山东瀚海印务有限公司申请的专利基于人工智能的纸盒顶出机自动控制的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：CN121170301B 。

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：202511338348.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于人工智能的纸盒顶出机自动控制的方法是由周洋;周正立;王俊涛;李冰设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的纸盒顶出机自动控制的方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像增强技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的纸盒顶出机自动控制的方法。针对现有技术依赖人工调试、机器视觉易受环境光干扰且效率低的问题，该方法步骤如下：将平板状纸盒固定于载物平台并通过定向打光优化成像，采集图像经多尺度金字塔构建、最大后验概率去噪等预处理后，输入以MobileNetV4为骨干且含动态扩张卷积与双轴加权坐标注意力的改进AI语义分割模型，输出切割缝隙掩膜图像；通过棋盘格标定与最小二乘法建立视觉‑机械坐标系转换矩阵，计算掩膜目标区域重心并转换为机械坐标，驱动顶出装置完成作业。

本发明授权基于人工智能的纸盒顶出机自动控制的方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的纸盒顶出机自动控制的方法，其特征在于，包括以下步骤： 首先将待顶出的平板状纸盒固定于顶出机的载物平台，启动设于载物平台正上方的定向打光组件，向平板状纸盒上表面投射可见光； 通过工业相机采集经打光优化后的纸盒表面图像，将图像输入预训练的改进型AI语义分割模型，输出切割缝隙的掩膜图像； 建立机器视觉坐标系与顶出机机械坐标系的转换矩阵，在每次更换纸盒批次或顶出机开机时，执行校准操作； 基于像素级掩膜图像确定顶出目标坐标，通过所述转换矩阵将其转换为机械坐标系下的顶出目标坐标；根据得到的顶出目标坐标完成纸盒顶出操作； 所述通过工业相机采集经打光优化后的纸盒表面图像，将图像输入预训练的改进型AI语义分割模型，输出切割缝隙的像素级掩膜图像中改进型AI语义分割模型的实现为： 以MobileNetV4为基础骨干网络，在其深度可分离卷积模块中引入动态扩张率深度可分离卷积，所述动态扩张率深度可分离卷积的输出特征图计算方式为，其中为模块输入特征图，为卷积核大小，d为动态扩张率，骨干网络通过堆叠8层改进后的深度可分离卷积模块，输出4个尺度的特征图； 在骨干网络输出的四个尺度的特征图的特征层分别嵌入双轴加权坐标注意力模块，所述加权坐标注意力模块包括坐标信息提取、双轴权重计算、特征加权三个步骤，得到注意力增强特征图； 将注意力增强特征图通过1×1卷积统一各特征图通道数至64,3×3卷积消除尺度偏移，得到校准特征，进行双向融合，自上而下将上采样融合，以此类推得到正向，自下而上将下采样融合，以此类推得到反向，按照特征熵值分配融合权重输出融合特征； 将经过Softmax激活输出分割概率图，然后进行二值化处理得到二值掩膜图像。

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