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龙图腾网获悉南京农业大学三亚研究院;南京农业大学;南京慧瞳作物表型组学研究院有限公司申请的专利一种基于图像的饼干加工品质智能分析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：CN120953271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511469238.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像的饼干加工品质智能分析方法是由梁少伟;李庆;姜东;陈佳玮;孙琦;姚颖垠;康天琪;仲迎鑫;黄梅;周琴;王笑;蔡剑设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像的饼干加工品质智能分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像的饼干加工品质智能分析方法，包括步骤：S1、基于每个掩膜图像训练语义分割模型，提取主体分割数据集；S2、进行逐像素标注，获得裂纹分割数据集；S3、构建饼干分割模型，输出最终分割掩膜结果；S4、基于SegFormer的饼干裂纹分割模型，输出裂纹分割结果并生成裂纹掩膜；S5、计算出每个饼干参数。本发明对饼干主体区域进行精准分割，自动提取饼干的长度、宽度、面积、周长、颜色特征与纹理参数；还引入语义分割模型对表面裂纹进行识别，并量化裂纹的均匀性；本方法能够在较短时间内完成大批量样品的客观检测，提高了分析效率和结果一致性，为饼干质量评估提供了可靠的技术支撑，具有良好的应用前景。

本发明授权一种基于图像的饼干加工品质智能分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的饼干加工品质智能分析方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、基于多个原始图像，采用图像标注工具对每个原始图像中的每个饼干进行实例化标注，生成包含多个前景区域的每个掩膜图像；基于每个掩膜图像训练语义分割模型，提取出饼干完整区域并作为主体分割数据集；其中，每个原始图像均在相同的背景和光照下进行拍摄，同时背景中设置有标尺作为参照； S2、基于步骤S1中的主体分割数据集，将每个原始图像中的每个饼干区域均进行裁剪，获得第一裁剪数据；使用图像标注工具对第一裁剪数据中的裂纹区域进行逐像素标注，获得裂纹分割数据集； S3、将步骤S1的主体分割数据集和步骤S2的裂纹分割数据集作为输入数据，构建基于U-Net的饼干分割模型，构建的过程包括：对输入数据依次进行归一化处理、张量形式转换、第一次多尺度特征提取、输出最终分割掩膜结果； 其中，构建基于U-Net的饼干分割模型时，先将输入数据中的每个图像均进行像素值缩放，缩放至[0,1]区间并统一调整尺寸；再将经过统一调整尺寸的每个图像均转换为张量形式，输入转换饼干分割模型；然后，在饼干分割模型的编码器一中，依次通过四个下采样模块进行下采样操作，每个下采样模块均由两个连续的3×3卷积层组成，每层卷积后使用ReLU激活函数进行非线性变换；利用四个采样模块获得每个图像对应的每个特征图，每个下采样模块还均通过一个2×2窗口的最大池化操作对每个特征图进行空间下采样，用于将每个特征图的尺寸减半并且通道数加倍，获得每个多尺度特征图一；接着，在饼干分割模型的瓶颈层，继续压缩每个多尺度特征图一并通过3×3卷积进行上下文信息融合，将融合的每个结果传输到饼干分割模型的解码器一进行解码，获得最终分割掩膜结果； S4、将步骤S1中每个掩膜图像在每个原始图像中的对应区域进行裁剪，获得第二裁剪数据；将第二裁剪数据输入基于SegFormer的饼干裂纹分割模型，继续进行预处理、第二次多尺度特征提取、层融合、预测裂纹概率、输出裂纹概率图并生成裂纹掩膜； 其中，将第二裁剪数据输入基于SegFormer的饼干裂纹分割模型后，先进行归一化和尺寸调整的预处理，将预处理后的每个图像均传输到饼干裂纹分割模型中的编码器二进行混合编码操作，输出每个多级特征图到饼干裂纹分割模型中的解码器二；解码器二采用多层感知机，将每个多级特征图上采样至相同的尺寸并进行层融合，将层融合的结果通过逐点卷积预测每个像素的裂纹概率，再输出相应的每个裂纹概率图；混合编码操作包括：先通过重叠分块嵌入将预处理后的每个图像均分割为7×7的局部块，每个局部块被线性投影为嵌入向量；再将每个嵌入向量输入编码器二中分层设计的每个混合架构编码块中，通过4个阶段逐步下采样生成每个多尺度特征图二并保留全局上下文关系，将每个多尺度特征图二传输到解码器二；其中，每个混合架构编码块均设置有自注意力机制和多层感知机； S5、基于步骤S1中的标尺，确定每个原始图像中的像素与实际物理尺寸的换算关系，再计算出每个饼干参数，计算的过程包括：基于换算关系，获取每个饼干区域中每个饼干的形态特征；再将每个饼干区域的色彩从RGB转换为CIELAB颜色空间，获取色彩均值参数；基于灰度共生矩阵，从步骤S1的饼干完整区域中提取纹理参数。

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