发明专利已授权

基于Mask RCNN的饲料外包装缺陷分级检测方法

📄 申请号：CN202211584522.1 📄 发布日：2026/06/04

著录项目信息

申请日

2022-12-09

公开号

CN115953360B

公开日

2025-09-19

申请人

南京工程学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06V10_764 , G06V10_25 ,

技术画像

所属领域

饲料机器视觉检测图像识别深度学习饲料

应用场景

工业自动化, 产品质量检测, 食品包装检测, 饲料生产质检, 智能制造

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摘要

本发明公开了一种基于Mask RCNN的饲料外包装缺陷分级检测方法，包括：采集饲料外包装图像；在每一张图像中标注出不同种类的外包装缺陷及对应缺陷等级；将标注完成的图像输入Mask RCNN网络中，对Mask RCNN网络进行训练和保存；采集饲料外包装图像后，加载Mask RCNN网络，对图像进行处理评判，若检测到缺陷，则输出检测出的缺陷类别及相应缺陷等级。本发明利用改进的Mask RCNN网络采集到的饲料外包装图像进行实时图像处理评判分析，在线给出缺陷类型及缺陷分级检测结果，便于根据不同缺陷等级，采取不同后续生产流程，进而优化生产流水线结构，提升生产效率，提高饲料成品的良品率，提升经济效益。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种新型烷基甘油胺双子表面活性剂及其制备方法与应用

当前第 / 件

一种制备GO/Ce-MOF@PDA/PU超疏水自修复防腐蚀涂层的方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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