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　　本发明提供了一种宠物食品包装袋图像配准检测方法，属于基于计算机视觉的图像分析技术领域；方法过程包括：分别通过RGB相机和热成像相机采集宠物食品包装袋RGB图像和热成像图像；对两种图像进行标准化预处理，并将热成像图像插值到与RGB图像相同的分辨率；将预处理好两种图像输入训练好的图像配准模型中，输出宠物食品包装袋印刷质量检测结果；图像配准模型包括全新设计的图像配准模块、图像分割模块和缺陷检测模块。本发明多模态图像配准结合深度学习技术，提高了复杂背景下的检测精度和对隐性缺陷的感知能力。通过颜色一致性、模糊、偏移和缺失的全面评估，实现了包装袋印刷质量的全方位检测。