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龙图腾网获悉深圳奥视得倍科技有限公司申请的专利一种智能化矿石定位及破碎控制方法与装置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：CN115095384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202210800249.5，技术领域涉及：E21F13/00；该发明授权一种智能化矿石定位及破碎控制方法与装置是由李金芝设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化矿石定位及破碎控制方法与装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智能化矿石定位及破碎控制方法与装置。方法包括：采用两个双目相机对溜井区域进行同步拍摄；通过深度学习实例分割算法对图像进行识别得到大矿石和破碎锤；对识别得到的大矿石和破碎锤的目标图像区域提取匹配特征点，并对匹配特征点进行三维点云重建；计算出大矿石的破碎点位置；计算出将破碎锤移动至大矿石破碎点的动作信息；根据动作信息向破碎机的电控装置发送移动控制信号，控制破碎机将破碎锤移动至大矿石的破碎点；发送破碎控制信号，对大矿石进行破碎作业。本发明提供的智能化矿石定位及破碎控制方法与装置，实现环节快速稳定，视觉检测范围广，图像分辨率高，保证矿山井下溜井处矿石精准定位、二次破碎的高效快速。

本发明授权一种智能化矿石定位及破碎控制方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种智能化矿石定位及破碎控制方法，包括如下步骤： S01:采用两个双目相机对溜井区域进行同步拍摄，两个大分辨率双目相机在井下溜井处安装完后，采用通用的九点标定法对两个双目相机进行基于破碎机坐标系的标定，得到两个双目相机基于破碎机的转换矩阵； S02:通过深度学习实例分割算法对拍摄得到的图像进行识别，同时识别出大矿石和破碎锤；该步骤具体包括： S021:拍摄目标图像，并对图像中大矿石和破碎锤进行标注； S022:根据标注情况选择是否设置关键区域，根据关键区域的选择情况进行预处理和数据增强； S023:设置学习率和训练次的超参数，调用训练方法函数对网络模型进行训练，监控训练情况； S024:若训练结果符合期望则使用训练完毕的模型； S025:将模型导出，在工控机环境下完成部署； S026:通过数据流将图片输入并执行预处理，之后输入模型进行推理，模型输出的后处理结果数据返回给调用实例分割的分支进程； S03:对识别得到的所述大矿石和所述破碎锤的目标图像区域提取匹配特征点，并对所述匹配特征点进行三维点云重建；该步骤具体包括： S031:对图像做不同尺度的高斯模糊，然后进行降采样构建高斯尺度空间，在此基础上对金字塔每相邻两层做差，生成高斯差分金字塔； S032：对每个像素点进行极值点检测； S033：对关键点的方向进行分配，每个关键点对应一个基准方向，采用图像梯度的方法求取局部结构的稳定方向； S034：使用直方图统计邻域内像素的梯度和方向，将数目最多的作为关键点主方向，最后每个关键点包含位置、尺度及方向三个信息，描述图像特征；对感兴趣子区域内的目标进行完尺度不变特征提取后，通过快速最近邻匹配算法筛选出最优匹配点对； S035：分别计算两个双目相机每帧中特征匹配点的三维相机坐标值； S036：求出破碎锤在两个双目相机坐标系下的三维坐标； S037：通过在破碎机的工作空间增加Q个不同位置的标识点进行手眼标定，根据Q个标识点分别对应的破碎机与相机坐标，用最小二乘法得到两个双目相机基于破碎机坐标系的空间转换矩阵，将两个双目相机对应的三维点云通过空间转换矩阵转为两组对应的破碎机坐标系下三维点云，取它们的并集作为最终破碎机坐标系下的三维点云，其中，Q≥1； S04:根据所述大矿石的三维点云重建数据计算出所述大矿石的破碎点位置； S05:根据所述破碎锤的三维点云重建数据，实时确定所述破碎锤当前的三维空间位置，并基于该位置计算出破碎机将所述破碎锤移动至所述大矿石的破碎点的动作信息； S06:根据所述动作信息向所述破碎机的电控装置发送移动控制信号，控制破碎机将所述破碎锤移动至所述大矿石的破碎点； S07:当所述破碎锤到达所述大矿石的破碎点后发送破碎控制信号，对所述大矿石进行破碎作业。

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