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龙图腾网获悉泸州职业技术学院申请的专利一种基于计算机视觉的小麦粉品质检测系统及其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：CN121686451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610195280.9，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于计算机视觉的小麦粉品质检测系统及其方法是由魏圣坤;张远辉;汪异设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的小麦粉品质检测系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明涉及在线自动化检测领域，具体为一种基于计算机视觉的小麦粉品质检测系统及其方法，包括：采集基线样品的显微图像；训练生成映射模型；采集当前样品的显微图像；通过预设的深度视觉AI模型提取当前AI特征向量；通过预设的物理标定模型标定当前物理特征向量；通过映射模型，计算特征‑物理解耦指数；通过滑动平均处理，确定解耦均值；响应于解耦均值大于预设解耦均值预警阈值，则触发可信度自诊断流程；响应于解耦均值小于或等于预设解耦均值预警阈值，则继续执行S6至S9；通过预设的动态仲裁规则，输出分级修正策略；本发明避免了因物理模型失效而错误地指控AI模型，解决了故障归因不清的难题。

本发明授权一种基于计算机视觉的小麦粉品质检测系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的小麦粉品质检测方法，其特征在于，包括: S1，采集基线样品的显微图像； S2，基于基线样品的显微图像，提取基线AI特征向量； S3，基于基线样品的显微图像，提取基线物理特征向量； S4，基于基线AI特征向量和基线物理特征向量，训练生成映射模型； S5，采集当前样品的显微图像； S6，基于当前样品的显微图像，通过预设的深度视觉AI模型提取当前AI特征向量； S7，基于当前样品的显微图像，通过预设的物理标定模型标定当前物理特征向量； S8，将当前物理特征向量输入映射模型，获得映射后的物理特征向量；基于向量空间余弦距离，计算当前AI特征向量与映射后的物理特征向量之间的偏差，确定为特征-物理解耦指数； S9，基于特征-物理解耦指数的时间序列，通过滑动平均处理，确定解耦均值； S10，响应于解耦均值大于预设解耦均值预警阈值，则触发可信度自诊断流程；响应于解耦均值小于或等于预设解耦均值预警阈值，则继续执行S5至S9； 触发的可信度自诊断流程，包括: 步骤A，基于当前AI特征向量的时间序列，计算AI模型特征稳定性，确定AI方差； 步骤B，基于特征-物理解耦指数的时间序列，计算偏差残差稳定性，确定残差方差； 响应于AI方差大于或等于预设AI阈值，或残差方差大于或等于预设残差阈值，则确定诊断结果为AI模型可信度低； 响应于AI方差小于预设AI阈值，且残差方差小于预设残差阈值，则确定诊断结果为物理模型失效。

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