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龙图腾网获悉安徽容知日新科技股份有限公司申请的专利一种托辊缺失检测模型训练方法与相关设备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：CN121074562B 。

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：202511631069.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种托辊缺失检测模型训练方法与相关设备是由刘奎响;刘刚;程真;张培;宗承治设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种托辊缺失检测模型训练方法与相关设备在说明书摘要公布了：本发明提出一种托辊缺失检测模型训练方法与相关设备，对未出现托辊缺失的第一类托辊图像进行处理，以得到第一类托辊图像中托辊对应的目标掩膜，通过目标掩膜定位托辊体，进而对第一类托辊图像进行擦除，以生成缺辊图像，在结合边界无痕、颜色分布以及光照一致性评估三指标自动筛选，得到高质量的目标缺辊图像，高质量的目标缺辊图像与少量真实数据样本联合训练，有效缓解真实缺辊样本稀缺。在有限的真实样本的基础上，通过生成目标缺辊图像，丰富训练数据集中的样本量，保障深度学习网络模型的训练效果，保障其检测结果的准确性。

本发明授权一种托辊缺失检测模型训练方法与相关设备在权利要求书中公布了：1.一种托辊缺失检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 对未出现托辊缺失的第一类托辊图像进行处理，以得到第一类托辊图像中托辊对应的目标掩膜； 根据所述第一类托辊图像和其对应的目标掩膜进行擦除处理，以生成对应的缺辊图像； 按照预设的评估指标对生成的缺辊图像进行筛选，从而得到目标缺辊图像，包括：获取所述缺辊图像的边界无痕度量、颜色分布匹配度量以及光照一致性评估度量；对得到的边界无痕度量、颜色分布匹配度量以及光照一致性评估度量进行归一化处理，以得到边界无痕归一化得分、颜色分布匹配归一化得分以及光照一致性归一化得分；根据边界无痕归一化得分、颜色分布匹配归一化得分以及光照一致性归一化得分，进行加权运算，以得到所述缺辊图像的综合质量评分；将综合质量评分大于综合评分阈值的缺辊图像，作为目标缺辊图像，其中，所述评估指标包括边界无痕度量、颜色分布匹配度量以及光照一致性评估度量； 基于训练数据集对托辊缺失检测模型进行训练，其中，所述训练数据集包括真实样本和得到的目标缺辊图像，所述真实样本为携带人工标注的缺辊图像样本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽容知日新科技股份有限公司，其通讯地址为：231283 安徽省合肥市高新区生物医药园支路59号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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