买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉沈阳航空航天大学申请的专利基于深度学习和移动机械爪的多任务垃圾智能分拣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：CN117755686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202410066054.1，技术领域涉及：B65F1/14；该发明授权基于深度学习和移动机械爪的多任务垃圾智能分拣装置是由吴燕燕;包梓含;徐广宇;李威翰;张家宁;陈发祥设计研发完成，并于2024-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和移动机械爪的多任务垃圾智能分拣装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习和移动机械爪的多任务垃圾智能分拣装置，涉及垃圾分类技术领域。该装置包括顶端设置垃圾投放口的分拣箱箱体以及设置在箱体内部的垃圾分拣设备、摄像头、开发板和控制器；摄像头实时检测通过垃圾投放口投入的垃圾图像并传输给开发板，开发板通过视觉算法识别并给出相应垃圾类别和坐标位置，并传输至控制器；控制器根据接收到的垃圾坐标值控制垃圾分拣设备投入箱体下方对应的垃圾桶内。该装置通过软硬件结合，并加入目标定位，配合机械手爪，解决了多种类垃圾的分类识别和投递的问题。

本发明授权基于深度学习和移动机械爪的多任务垃圾智能分拣装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和移动机械爪的多任务垃圾智能分拣装置，其特征在于：包括顶端设置垃圾投放口的分拣箱箱体以及设置在箱体内部的垃圾分拣设备、摄像头、开发板和控制器；所述摄像头实时检测通过垃圾投放口投入的垃圾图像并传输给开发板，开发板通过视觉算法识别并给出相应垃圾类别和坐标位置，并传输至控制器；控制器根据接收到的垃圾坐标值控制垃圾分拣设备投入箱体下方对应的垃圾桶内； 所述装置还包括设置在分拣箱箱体内的检测平台和托盘；所述检测平台位于垃圾投放口下部，由中间开合的亚克力板组成，亚克力板两端分别固定在光轴上，通过第一舵机控制光轴转动，实现检测平台开合；所述托盘设置在检测平台下方，并通过第二舵机控制旋转角度；所述第一舵机和第二舵机通过控制器控制旋转角度； 所述垃圾分拣设备包括二维滑台、机械手爪、步进电机；STM32控制器接收到当前垃圾的坐标值时，使用加减速算法驱动步进电机控制二维滑台和机械手爪运动到该垃圾的坐标位置，启动机械手爪进行抓取，抓取到垃圾并返回检测平台中央位置，此时控制检测平台开合的第一舵机旋转90度，检测平台打开，垃圾掉入下面第二舵机控制的托盘，第二舵机控制托盘旋转到对应垃圾桶的位置，实现垃圾的准确分类； 所述开发板部署视觉算法推算出所识别垃圾的物体类别和具体坐标值，并将此坐标值反馈给控制器，控制器控制步进电机实现二维滑台的运动，进而将机械手爪定位到具体坐标值的垃圾，实现垃圾的抓取； 所述开发板部署视觉算法推算出所识别垃圾的具体坐标值的具体方法为： 步骤1、基于YOLOv5和规范化的注意力模块构建垃圾分类检测模型； 采用YOLOv5网络模型+规范化的注意力模块作为垃圾分类检测模型的主框架，所述YOLOv5网络模型分为4个部分，分别为主干特征提取网络、特征融合网络、DBL卷积层和损失函数；在YOLOv5网络中，每个网络块的末尾嵌入一个规范化的注意力模块，使网络更加轻量化并且提高检测的效率； 步骤2、统计常见的生活垃圾种类并构建训练数据集训练垃圾分类检测模型； 在检测环境及非检测环境中分别采集多张不同种类的垃圾图片，并将其标注构建训练数据集；为了实现多种类型垃圾的精确分类，训练了一个多分类模型，实现多种类型垃圾的精确分类； 步骤3、使用训练好的垃圾分类检测模型对投入到检测平台上的垃圾进行识别分类，并计算出投入到检测平台上垃圾的坐标位置并对其进行标框； 步骤4、利用YOLO模型的目标检测特性，返回目标在摄像头检测范围内的相对坐标，通过测量摄像头和检测平台间的距离来获取深度信息，再通过向量变换将摄像头获取的目标坐标映射到检测目标在世界坐标系中的坐标，通过比例运算将检测目标在世界坐标系中的坐标转换为二维滑台的目标坐标，实现对目标垃圾的精准抓取。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人沈阳航空航天大学，其通讯地址为：110136 辽宁省沈阳市道义经济开发区道义南大街37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。