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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种采用通用电感传感器和图像处理的金属识别系统及方法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：CN115908799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202211389000.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种采用通用电感传感器和图像处理的金属识别系统及方法是由叶文华;巫青华;张朝宏;梁睿君;李帅帅;周亚楠设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种采用通用电感传感器和图像处理的金属识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种采用通用电感传感器和图像处理的金属识别系统及方法，所述方法包括：1传送带上随机散布的金属物料匀速通过传感器组上方测量区域时，传感器输出电流信号，计算机通过采集器按一定频率间接读取电流大小，并将其按一定规律存进一个二维数组中。2对二维数组中的数据进行插值密化后，归一化到[0,255]范围并取整，作为灰度图像进行处理。3经过分割、侵蚀等一系列图像处理后，得到了每个金属对应的图像。4计算每个金属图像的灰度值最大值和最大梯度。5用神经网络分类模型，判断每个金属的种类。本发明优点在于采用了通用的电感式接近传感器，采集与控制简单，识别效率高。

本发明授权一种采用通用电感传感器和图像处理的金属识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于金属识别系统的一种采用通用电感传感器和图像处理的金属识别方法，所述金属识别系统包括传送带、传动装置、驱动器、传感器组、采集器和计算机；所述传送带用于传输金属，其运动速度为v；所述传动装置用于驱动所述传送带；所述驱动器用于接受所述计算机指令并根据指令控制传动装置驱动；所述传感器组包括Ns个电感式传感器，多个所述电感式传感器用于产生电流信号，且均位于所述传送带下方，并以“一”字排布，相邻所述电感式传感器的中心之间距离为w，且多个所述电感式传感器的顶部与所述传送带的上表面距离为h；所述采集器用于采集所述传感器组产生的电流信号，并将电流信号以数据的形式存储于其内部寄存器；所述计算机用于包括控制所述驱动器、读取所述采集器存储的数据、判断金属种类和计算金属位置；其特征在于，所述方法包括以下步骤： 1所述传送带上随机散布的不同形状、尺寸的金属，连续地从所述传感器组上方的检测区域经过，多个所述电感式传感器同时输出电流信号，所述采集器采集电流信号，并将电流信号以数据的形式存储于其内部寄存器，所述计算机每隔时间Tc读取一次所述采集器存储的数据，其中n为给定的大于1的整数； 2读取完Mc个周期的数据后，将读取的数据放在一个大小为Mc×Ns的二维数组datap中，Mc为一个给定的大于1的整数，并将由同一电感式传感器获得的数据放在同一列，同一时间获得的数据放在同一行，且列的排列顺序与电感式传感器安装位置对应，行的排列顺序与时间Tc先后对应； 3生成一个大小为Mc×nNs-n+1的空的二维数组datai，将二维数组datap中的元素填入二维数组datai中，具体的： 用已训练好的神经网络插值模型IntNNmodel，以二维数组datap一行中相邻的两个数据datap[Xi,Yi]，datap[Xi,Yi+1]为神经网络插值模型IntNNmodel的输入，得到了输出的n-1个值，按照二维数组datap中每行的排序将n-1个值分别命名为[Xi,Yi][1]，[Xi,Yi][2]，…，[Xi,Yi][n-1]；按式1和2将神经网络插值模型IntNNmodel的输出量填入到二维数组datai中： datai[n·Xi,n·Yi]＝datap[Xi,Yi]1 datai[n·Xi,n·Yi+ii]＝[Xi,Yi][ii]2 式中Xi＝0,1,2…,Mc-1，Yi＝0,1,2,…,Ns-1，且Yi≠Ns-1，datai[n·Xi,n·Yi]是二维数组datai中第n·Xi行、第n·Yi列处的元素，datap[Xi,Yi]是二维数组datap中第Xi行、第Yi列处的元素，datai[n·Xi,n·Yi+ii]是二维数组datai中第n·Xi行、第n·Yi+ii列处的元素，ii为序号，且ii＝1,2,…,n-1； 4将二维数组datai中各元素的值归一化到[0,255]区间内并取整后，再将二维数组datai中所有元素的值作为像素点的灰度值，按二维数组datai中元素和图像像素坐标的位置对应关系等效为一个大小为Mc×nNs-n+1像素的灰度图像image； 5对灰度图像image进行分割，得到若干个独立的区域，并按照各区域在灰度图像image中的位置，将每个区域分别放置在一张与灰度图像image大小相同且所有像素点灰度值为0的图像中，得到了若干个只包含一个区域的灰度图像，称为子灰度图像，并将这些子灰度图像存入图像数组Sons中，所述图像数组Sons的每个元素都是一个子灰度图像； 6对所述图像数组Sons中的子灰度图像进行完全分割，得到若干个只包含一个金属对应数据的灰度图像，称为单金属灰度图像； 7按式3确定金属在灰度图像image中的坐标xk,yk，其中x1,y1,x2,y2,x3,y3…是所述单金属灰度图像中所有灰度值不为0的像素点的坐标，mean表示求括号内所有量的均值； xk,yk＝meanx1,y1,x2,y2,x3,y3,…3 8按式4计算所述单金属灰度图像中所有像素点的灰度值梯度，其中x,y是某个像素点的坐标，其中Grayx-1,y和Grayx+1,y表示像素点坐标x-1,y和像素点坐标x+1,y的灰度值；若像素点坐标x,y位于所述单金属灰度图像的边界从而使得像素点坐标x-1,y和像素点坐标x+1,y点中的一个或两个不存在，则用像素点坐标x,y的灰度值Grayx,y代替不存在的点的灰度值进行计算，通过比较所有像素点的灰度值和灰度值梯度，得到灰度值的最大值Graymax和最大梯度Gradmax； 9用训练好的神经网络分类模型ClfNNmodel，根据每个单金属灰度图像的灰度值的最大值Graymax、最大梯度Gradmax，确定该金属的种类。

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