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龍圖騰網(wǎng)恭喜融合同創(chuàng)(深圳)科技有限公司申請(qǐng)的專利一種用于掃碼機(jī)的圖像校準(zhǔn)方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119358578B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411919449.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06K7/14；該發(fā)明授權(quán)一種用于掃碼機(jī)的圖像校準(zhǔn)方法及裝置是由查國(guó)華;彭芳;曹家煌設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種用于掃碼機(jī)的圖像校準(zhǔn)方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種用于掃碼機(jī)的圖像校準(zhǔn)方法及裝置，涉及圖像處理的技術(shù)領(lǐng)域。通過獲取目標(biāo)條碼的原始圖像；將原始圖像作為預(yù)訓(xùn)練的去模糊模型的輸入，得到增強(qiáng)圖像；對(duì)增強(qiáng)圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與定位，得到目標(biāo)條碼的前景圖像；對(duì)前景圖像進(jìn)行透視校準(zhǔn)和尺寸校準(zhǔn)，得到目標(biāo)條碼的正視圖像。通過對(duì)原始圖像進(jìn)行去模糊處理，能夠提升圖像質(zhì)量，使得條碼的邊緣更清晰；對(duì)圖像進(jìn)行前景分離，可以減少背景干擾的影響；從而可以進(jìn)行準(zhǔn)確的校準(zhǔn)，得到清晰的期望圖像。這樣可以大大減少因?yàn)閳D像問題導(dǎo)致的識(shí)別失敗，提升識(shí)別準(zhǔn)確率，從而提升識(shí)別效率。

本發(fā)明授權(quán)一種用于掃碼機(jī)的圖像校準(zhǔn)方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于掃碼機(jī)的圖像校準(zhǔn)方法，其特征在于，所述方法包括：獲取目標(biāo)條碼的原始圖像；將所述原始圖像作為預(yù)訓(xùn)練的去模糊模型的輸入，得到增強(qiáng)圖像；對(duì)所述增強(qiáng)圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與定位，得到目標(biāo)條碼的前景圖像；對(duì)所述前景圖像進(jìn)行透視校準(zhǔn)和尺寸校準(zhǔn)，得到目標(biāo)條碼的正視圖像；所述去模糊模型是一種改進(jìn)的MIMO-UNet模型；原始的MIMO-UNet模型包括編碼塊、和、非對(duì)稱特征融合模塊和、淺卷積模塊和；編碼塊由卷積塊和堆疊殘差塊組成；具體的改進(jìn)包括：根據(jù)密集殘差模塊和Transformer模塊，構(gòu)建多尺度特征提取模塊，并將所述編碼塊中的堆疊殘差塊替換為所述多尺度特征提取模塊，得到第一特征提取模塊；所述多尺度特征提取模塊由多個(gè)密集殘差模塊、Transformer模塊和卷積模塊組成；所述多尺度特征提取模塊的計(jì)算公式為： ，其中，、是計(jì)算過程的中間特征圖；是所述多尺度特征提取模塊的輸出；是輸入的特征圖；是Transformer模塊的輸出；、和分別是三個(gè)密集殘差模塊的輸出；是通道拼接操作；是卷積操作；在淺卷積模塊中添加卷積分支，得到第二特征提取模塊；所述第二特征提取模塊的計(jì)算公式為： ，其中，和是計(jì)算過程的中間特征圖；是所述第二特征提取模塊的輸出；和分別是卷積操作和卷積操作；是輸入的特征圖；是通道拼接操作；在非對(duì)稱特征融合模塊中添加跳躍連接，得到多特征融合模塊；所述多特征融合模塊的計(jì)算公式為： ，其中，是第i個(gè)輸入特征圖；是第i個(gè)輸入特征圖的尺寸調(diào)整操作；是第i個(gè)輸入特征圖進(jìn)行尺寸調(diào)整后的輸出；、和是計(jì)算過程的中間特征圖；是所述多特征融合模塊的輸出。

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