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龙图腾网获悉益海嘉里(武汉)粮油工业有限公司申请的专利一种基于深度学习的吸风粉图像品质评估方法及系统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：CN121391887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511990707.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的吸风粉图像品质评估方法及系统是由吴峰;张建伟设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的吸风粉图像品质评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像模式识别和深度学习技术领域，具体涉及一种基于深度学习的吸风粉图像品质评估方法及系统，该方法包括：获取吸风粉图像，针对每个像素点，提取多尺度相对暗度和邻域梯度方向一致性以确定结构特征值；提取正交光谱残差和反比权重以确定光谱异质性，融合上述特征，生成物理显著性矩阵；构建双流卷积神经网络，将物理显著性矩阵映射为空间注意力权重，利用仿射变换强制调制中间层特征，生成物理增强的高维语义特征数据，对高维语义特征数据进行全局池化与分类，输出品质评估结果。该方法通过物理先验引导的特征调制架构，避免了全局平均池化导致的缺陷特征稀释效应，提高了吸风粉质量评估结果的准确性。

本发明授权一种基于深度学习的吸风粉图像品质评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的吸风粉图像品质评估方法，其特征在于，包括： 获取待评估的吸风粉图像； 针对吸风粉图像的每个像素点，基于多尺度搜索策略分别获取该像素点的多尺度相对暗度与邻域梯度方向一致性，基于多尺度相对暗度和邻域梯度方向一致性确定该像素点的结构特征值；利用向量正交投影法计算该像素点在RGB颜色空间的正交光谱残差向量，根据该像素点的亮度和所有像素点的平均亮度确定反比权重，将正交光谱残差向量的模长与反比权重相乘得到该像素点的光谱异质性； 融合每个像素点的结构特征值和光谱异质性确定该像素点的物理显著性，以生成物理显著性矩阵；构建包含主干特征提取流与物理先验调制流的双流卷积神经网络，将吸风粉图像输入主干特征提取流以提取中间层特征数据，将物理显著性矩阵输入物理先验调制流，通过物理先验调制流的卷积层将物理显著性矩阵映射为空间注意力权重矩阵，利用空间注意力权重矩阵对中间层特征数据进行仿射变换调制，生成物理增强的高维语义特征数据，对高维语义特征数据进行全局池化与分类，输出吸风粉的品质评估结果。

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