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龙图腾网恭喜北京远舢智能科技有限公司申请的专利一种烟盒缺陷检测方法、装置、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：CN114708214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202210314998.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种烟盒缺陷检测方法、装置、设备及介质是由李小龙;黄银祥;徐永虎设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种烟盒缺陷检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及烟盒缺陷检测领域，尤其是涉及一种烟盒缺陷检测方法、装置、设备及介质，该方法包括：实时获取待检测烟盒图像；提取待检测烟盒图像的图像特征，并将图像特征与预设通用缺陷特征进行匹配，得到待检测烟盒图像的第一图像类别；若第一图像类别为通用缺陷类别，则确定待检测烟盒图像对应的烟盒为通用缺陷烟盒；若第一图像类别为其他类别，则将待检测烟盒图像输入到预先训练好的神经网络模型进行第二类别识别，得到第二图像类别；若第二图像类别为任一缺陷大类类别，则确定待检测烟盒图像对应的烟盒为缺陷大类烟盒；若第二图像类别为正常类别，则确定待检测烟盒图像对应的烟盒为正常烟盒。本申请能够提高烟盒缺陷检测效率。

本发明授权一种烟盒缺陷检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种烟盒缺陷检测方法，其特征在于，包括：实时获取待检测烟盒图像；提取所述待检测烟盒图像的图像特征，并将所述图像特征与预设通用缺陷特征进行匹配，得到所述待检测烟盒图像的第一图像类别；若所述第一图像类别为通用缺陷类别，则确定所述待检测烟盒图像对应的烟盒为通用缺陷烟盒；若所述第一图像类别为其他类别，则将所述待检测烟盒图像输入到预先训练好的神经网络模型进行第二类别识别，得到第二图像类别；若所述第二图像类别为任一缺陷大类类别，则确定所述待检测烟盒图像对应的烟盒为缺陷大类烟盒，缺陷大类类别包括：褶皱、脱落、吐胶、叠角、缺失、小盒轧皱、轧破、外形不方正；若所述第二图像类别为正常类别，则确定所述待检测烟盒图像对应的烟盒为正常烟盒；其中，在确定所述待检测烟盒图像对应的烟盒为缺陷大类烟盒之后，还包括：将所述待检测烟盒图像输入到预先训练好的缺陷信息识别神经网络模型中进行烟盒缺陷信息识别，得到包括缺陷信息的烟盒缺陷小类图像，其中，缺陷信息包括缺陷大类烟盒的具体缺陷位置、缺陷尺寸、缺陷大小；根据所述缺陷信息确定所述缺陷大类烟盒的缺陷等级，若所述缺陷等级为目标缺陷等级，则确定所述待检测烟盒图像对应的烟盒为正常烟盒；其中，缺陷信息识别神经网络模型为融合神经网络模型，相应的，所述融合神经网络模型的训练过程，包括：获取第二训练样本，其中，所述第二训练样本包括多种缺陷小类图像以及各自对应的缺陷位置信息标签；获取待训练融合神经网络模型，其中，所述待训练融合神经网络模型包括：初始第一神经网络模型、初始第二神经网络模型及初始数据融合模块，所述初始第一神经网络模型和所述初始第二神经网络模型用以对输入的缺陷小类图像进行计算，得到各自对应的第一矩阵数列以及第二矩阵数列，所述初始数据融合模块用以将所述第一矩阵数列和所述第二矩阵数列进行融合；基于所述第二训练样本对所述待训练融合神经网络模型进行训练，得到所述融合神经网络模型。

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