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龙图腾网获悉凯德技术长沙股份有限公司申请的专利一种面向多材质的贴标品质智能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：CN121170771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511249917.X，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种面向多材质的贴标品质智能检测方法及系统是由陈奇志;张建波;谭建军设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多材质的贴标品质智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向多材质的贴标品质智能检测方法及系统，包括：S1：通过工业相机采集包括纸质、塑料、金属材质标签的原始图像数据，并进行预处理，得到标准化图像数据；S2：设计改进型边缘检测网络，提取标签的初始边缘特征，再通过曲线拟合生成直线边缘特征，计算标签旋转角度并执行旋转变换，得到旋转校正后的图像数据；S3：构建包括材质、缺陷分支的双分支网络，提取材质类型，并结合材质类型生成缺陷特征，最后生成结构化缺陷特征；S4：根据结构化缺陷特征，生成材质容忍度，再计算质量评分与质量等级。本发明可解决传统方法异形标签旋转校正精度低、多材质缺陷检测分阶段处理导致的材质误判与缺陷漏检问题。

本发明授权一种面向多材质的贴标品质智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向多材质的贴标品质智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过工业相机采集包括纸质、塑料、金属材质标签的原始图像数据，并进行预处理，得到标准化图像数据； S2：根据标准化图像数据，设计改进型边缘检测网络，提取标签的初始边缘特征，再通过曲线拟合生成直线边缘特征，计算标签旋转角度并执行旋转变换，得到旋转校正后的图像数据； 所述改进型边缘检测网络包括依次连接的多个尺度的卷积层、注意力增强残差块，其中注意力增强残差块通过引入通道注意力权重强化异形标签的边缘特征，所述通道注意力权重由全局平均池化操作后接卷积层与Sigmoid函数生成；所述异形标签为具有不规则、复杂几何形状或非标准轮廓的标签； S3：根据旋转校正后的图像数据，构建包括材质、缺陷分支的双分支网络，提取材质类型，并结合材质类型生成缺陷特征，最后生成结构化缺陷特征； 具体为：材质分支依次连接残差网络、全局平均池化操作、多层感知机与ArgMax函数，用于生成材质类型，同时通过卷积层与Sigmoid函数生成动态激活权重矩阵； 所述缺陷分支包括计算中间缺陷特征，并结合材质类型的独热编码与全局平均池化、多层感知机生成动态斜率参数，结合全局最大池化、基础特征与多层感知机生成动态偏移参数；再计算混合激活参数矩阵，对中间缺陷特征进行加权融合，生成缺陷特征；所述缺陷特征的生成包括负向激活部分，通过衰减系数与双曲正切函数进行控制； 所述S3步骤，包括： S31：根据旋转校正后的图像数据，构建双分支网络的材质分支，生成基础特征、材质类型，再生成动态激活权重矩阵，计算方式为： ； ； ； 其中，为基础特征，为残差网络，为材质类型，为取最大值对应的自变量，为动态激活权重矩阵；为旋转校正后的图像数据； S32：根据基础特征、材质类型与动态激活权重矩阵，构建双分支网络的缺陷分支，生成缺陷特征； 所述S32步骤，包括： S321：根据基础特征，计算中间缺陷特征，计算方式为： ； 其中，为中间缺陷特征，为ReLU函数，为批量归一化层； S322：根据材质类型、中间缺陷特征与基础特征，生成动态斜率参数、动态偏移参数，计算方式为： ； ； 其中，为动态斜率参数，为外积，为独热编码，为动态偏移参数； S323：根据动态激活权重矩阵、动态斜率参数、动态偏移参数，生成混合激活参数矩阵，计算方式为： ； ； ； 其中，为混合激活参数矩阵，为斜率注意力矩阵，为偏移注意力矩阵，为Softmax函数； S324：根据混合激活参数矩阵与中间缺陷特征，生成缺陷特征，计算方式为： ； 其中，为负向激活参数生成函数，计算方式为： ； 其中，为衰减系数，为双曲正切函数； S33：根据缺陷特征与材质类型，生成结构化缺陷特征，计算方式为： ； ； 其中，为缺陷标识特征，为语义分割网络，为缺陷特征，为结构化缺陷特征，为独热编码，为缺陷属性统计，计算方式为： ； 其中，为缺陷区域像素数，为缺陷区域质心坐标，为缺陷区域长宽比； S4：根据结构化缺陷特征，生成材质容忍度，再计算质量评分与质量等级。

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