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龙图腾网恭喜北京茄豆网络科技有限公司申请的专利一种基于图像处理的标签缺陷检测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：CN119399554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411975674.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于图像处理的标签缺陷检测方法及系统是由石原林;王雪峰设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理的标签缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种基于图像处理的标签缺陷检测方法及系统。方法包括：基于标签设计图构建目标识别模型，基于目标识别模型在实体图像中提取标签区域图像，将所有商品包含的标签区域图像汇总生成标签图像集；对标签设计图进行标记类别信息，将标签图像集和标签设计图均输入分类模型中，分类模型基于标签设计图对标签图像集进行多层分类，生成多个分类结果；基于分类结果将标签图像集划分为标准标签集和非标准标签集，将非标准标签集中任一标签区域图像设定为缺陷标签，计算缺陷标签的评估值，基于评估值生成缺陷标签的缺陷类别，基于缺陷类别完成实体图像的缺陷检测分析。本申请提高了标签缺陷检测的效率和精确度。

本发明授权一种基于图像处理的标签缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的标签缺陷检测方法，其特征在于，所述基于图像处理的标签缺陷检测方法包括：获取商品对应的标签设计图，基于所述标签设计图构建目标识别模型，基于预设拍摄方式获取商品的实体图像，基于所述目标识别模型在所述实体图像中提取标签区域图像，将所有商品包含的所述标签区域图像汇总生成标签图像集；对所述标签设计图进行标记类别信息，构建分类模型，将所述标签图像集和所述标签设计图均输入所述分类模型中，所述分类模型基于所述标签设计图对所述标签图像集进行多层分类，生成多个分类结果；所述构建分类模型包括以下步骤：基于卷积神经网络构建第一分类模型，所述第一分类模型基于所述标签设计图进行训练，设置特征标签，基于所述特征标签提取所述标签设计图的特征向量，并将所述特征向量映射至特征空间，基于所述类别信息将所述特征空间划分为多个子空间，在所述标签设计图中抽取测试集，基于所述测试集验证所述子空间中所述特征向量的映射准确度，基于所述映射准确度调节所述分类模型的训练参数，将调节后的所述第一分类模型设定为所述分类模型，将所述子空间中所述类别信息设定为所述子空间的类型标签，其中，所述特征标签包括边缘标签和格式标签；基于所述分类结果将所述标签图像集划分为标准标签集和非标准标签集，将所述非标准标签集中任一所述标签区域图像设定为缺陷标签，计算所述缺陷标签的评估值，基于所述评估值生成所述缺陷标签的缺陷类别，基于所述缺陷类别完成所述实体图像的缺陷检测分析。

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