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龙图腾网获悉山东东滕阿胶有限公司申请的专利一种基于图像识别的阿胶品质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：CN119339146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411458789.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于图像识别的阿胶品质检测方法及系统是由李平;张杰设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的阿胶品质检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体为一种基于图像识别的阿胶品质检测方法及系统，首先通过多光谱相机获取阿胶生产过程中不同阶段的时序图像数据集，包括熬制、过滤、浓缩和冷却成型。其次构建阿胶图像异常区域识别模型，对获取的时序图像数据进行处理，识别各阶段图像中的异常区域。接着基于各阶段图像中检测到的异常区域，构建阿胶图像异常区域检测模型，对比分析图像异常区域变化，获得阿胶图像杂质异常，从而得到第二区域异常变化系数。同时通过多参数融合技术，综合不同阶段的异常变化系数，得到阿胶异常系数。最后依据阿胶异常系数，将阿胶分为一级、二级和三级，为阿胶品质提供质量评定机制。

本发明授权一种基于图像识别的阿胶品质检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的阿胶品质检测方法，其特征在于，包括：识别阿胶的生产流程，所述生产流程包括熬制、过滤、浓缩和冷却成型；获取生产流程中的时序图像数据集，所述时序图像数据集包括第一图像、第二图像、第三图像、第四图像和第五图像；所述第一图像为熬制前获取的图像，所述第二图像包括熬制后与过滤前间的图像，所述第三图像包括过滤后与浓缩前间的图像，所述第四图像包括浓缩后与冷却成型前间的图像，所述第五图像为冷却成型后的图像；构建阿胶图像异常区域识别模型对时序图像数据集进行识别，得到第一图像异常区域、第二图像异常区域、第三图像异常区域、第四图像异常区域和第五图像异常区域；构建阿胶图像异常区域检测模型对第一图像异常区域、第二图像异常区域、第三图像异常区域、第四图像异常区域和第五图像异常区域进行分析，获得第一区域异常变化系数、第二区域异常变化系数、第三区域异常变化系数和第四区域异常变化系数；所述阿胶图像异常区域检测模型包括第一阿胶杂质异常检测模块、第二阿胶杂质异常检测模块、第三阿胶杂质异常检测模块和第四阿胶杂质异常检测模块；所述第一阿胶杂质异常检测模块用于分析所述第一图像异常区域和所述第二图像异常区域，得到第一阿胶杂质异常，所述第一阿胶杂质异常包括异常杂质数量变化、扩散范围和区域变换；依据所述第一阿胶杂质异常得到第一区域异常变化系数；所述第二阿胶杂质异常检测模块用于分析所述第二图像异常区域和所述第三图像异常区域，得到第二阿胶杂质异常，所述第二阿胶杂质异常包括异常杂质数量变化、扩散范围和区域变换；依据所述第二阿胶杂质异常得到第二区域异常变化系数；所述第三阿胶杂质异常检测模块用于分析所述第三图像异常区域和所述第四图像异常区域，得到第三阿胶杂质异常，所述第三阿胶杂质异常包括温度异常、颜色异常、异常杂质数量变化、扩散范围和区域变换；依据所述第三阿胶杂质异常得到第三区域异常变化系数；所述第四阿胶杂质异常检测模块用于分析所述第四图像异常区域和所述第五图像异常区域，得到第四阿胶杂质异常，所述第四阿胶杂质异常包括温度异常、颜色异常、异常杂质数量变化、扩散范围和区域变换；依据所述第四阿胶杂质异常得到第四区域异常变化系数；对冷却成型后阿胶进行分割处理，获得第一阿胶；根据所述第一区域异常变化系数、所述第二区域异常变化系数、所述第三区域异常变化系数和所述第四区域异常变化系数，通过多参数融合获得阿胶异常系数；依据所述阿胶异常系数对所述第一阿胶进行等级划分，获得一级阿胶、二级阿胶和三级阿胶。

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