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龙图腾网获悉常德烟草机械有限责任公司申请的专利烟支打孔质量检测装置、方法、设备及介质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：CN116188438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310201664.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权烟支打孔质量检测装置、方法、设备及介质是由曲伟;周超;黄雅琳设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本烟支打孔质量检测装置、方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的烟支打孔质量检测装置、方法、设备及存储介质，涉及工业检测和计算机视觉领域，包括：图像获取模块，用于通过工业相机对在预设照明设备照射下的待检测烟支进行图像采集，以得到待检测烟支的打孔图像；图像处理模块，用于获取图像获取模块输出的打孔图像，并根据预设图像预处理方法对待检测烟支的打孔图像进行预处理，得到预处理后打孔图像；检测模块，用于基于深度学习神经网络和预处理后打孔图像获取目标训练模型，并利用目标训练模型和预设图像识别算法对待检测烟支的打孔图像进行处理，确定待检测烟支的孔数和孔径。本申请利用深度学习对烟支打孔进行精准定位及孔径测量，提高了烟支打孔质量的检测速度和精度。

本发明授权烟支打孔质量检测装置、方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的烟支打孔质量检测装置，其特征在于，包括： 图像获取模块，用于通过工业相机对在预设照明设备照射下的待检测烟支进行图像采集，以得到所述待检测烟支的打孔图像；其中，所述照明设备包括分别安装于检测区域垂直方向上方与下方的两个照明装置；所述工业相机包括两个，且两个工业相机分别与检测区域所成角度为15度至25度； 图像处理模块，用于获取所述图像获取模块输出的所述打孔图像，并根据预设图像预处理方法对所述待检测烟支的打孔图像进行预处理，得到预处理后打孔图像；所述预处理包括利用区域生长算法对图像进行前景背景分类，并将分类结果作为筛选目标检测网络中anchor点的先验信息，以删除不包含目标的anchor点； 检测模块，用于基于深度学习神经网络和所述预处理后打孔图像获取目标训练模型，并利用所述目标训练模型和预设图像识别算法对所述待检测烟支的打孔图像进行处理，以确定所述待检测烟支的孔数以及所述待检测烟支的孔径；其中，所述深度学习神经网络为FasterRCNN，其主干网络为ResNet50，并采用区域建议候选网络RPN，且利用前景背景分类结果对RPN网络的anchor点进行筛选。

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