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龙图腾网恭喜河南中心线电子科技有限公司申请的专利一种基于X射线视觉的梗签检测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：CN114549485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210179428.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于X射线视觉的梗签检测方法是由李超;王岩;姚建松;饶小燕;吴雅琦设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于X射线视觉的梗签检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于X射线视觉的梗签检测方法，包括：随机选取不同品牌的卷烟作为检测对象，利用X射线设备对检测对象进行X射线照射并获得对应的卷烟透视图像；利用生成式对抗网络将所述卷烟透视图像生成多组伪标注样本，并根据筛选指标对所述伪标注样本进行筛选，以确定最终的扩充标注样本；获取所述检测对象的人工标注样本，将所述扩充标注样本输入预设的梗签分类网络进行预训练，并利用所述人工标注样本对训练网络进行调整；利用训练后的梗签分类网络对测试的卷烟样本进行梗签检测。本发明能解决现有卷烟产品的梗签检测存在效率低和准确率不高的问题，能提高梗签检测效率，减少烟梗检测的误检率或者漏检率。

本发明授权一种基于X射线视觉的梗签检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于X射线视觉的梗签检测方法，其特征在于，包括：随机选取不同品牌的卷烟作为检测对象，利用X射线设备对检测对象进行X射线照射并获得对应的卷烟透视图像；利用生成式对抗网络将所述卷烟透视图像生成多组伪标注样本，并根据筛选指标对所述伪标注样本进行筛选，以确定最终的扩充标注样本；获取所述检测对象的人工标注样本，将所述扩充标注样本输入预设的梗签分类网络进行预训练，并利用所述人工标注样本对训练网络进行调整；利用训练后的梗签分类网络对测试的卷烟样本进行梗签检测；将总体分类精度作为训练后的梗签分类网络的评价指标，所述总体分类精度根据公式计算得到，其中，OA为总体分类精度，N为总体样本数，Z为所有分类正确的样本数；将所述筛选指标作为训练后的梗签分类网络的评价指标，所述筛选指标根据公式计算得到，其中，为生成的第n组的伪标注样本的评价分数，为归一化后的FID分数和为归一化后的训练评价分数，为的权重系数，为的权重系数，且； 包括两部分： 代表和的相似度，代表的相对于的相对多样性，和分别是和的归一化版本，和代表和的权重系数，并且；利用基于改进损失函数的SinGAN模型生成多组所述伪标注样本，并基于所述SinGAN模型进行样本训练，所述SinGAN模型的判别器的损失函数为： ；所述SinGAN模型的生成器的损失函数为：；其中，Dn为第n个判别器，为第n个生成器，是和的联合采样空间，是梯度惩罚项，是权重系数，是第个生成器生成的伪图像，是第n个生成器生成的伪图像，是每个尺度下对应的真实图像，为训练前选取的随机值，为生成图像之间距离和噪声之间距离的比值。

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