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龙图腾网获悉河南摩膳食品有限公司;河南理工大学申请的专利基于畜类胴体分割大数据的机械臂分割路径自主进化方法及双臂机器人畜类胴体分割系统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：CN119963779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510045223.8，技术领域涉及：G06T19/00；该发明授权基于畜类胴体分割大数据的机械臂分割路径自主进化方法及双臂机器人畜类胴体分割系统是由邹亮亮;崔立志设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于畜类胴体分割大数据的机械臂分割路径自主进化方法及双臂机器人畜类胴体分割系统在说明书摘要公布了：一种基于畜类胴体分割大数据的机械臂分割路径自主进化方法及双臂机器人畜类胴体分割系统，初始训练阶段视频边缘处理器根据1#、2#RGBD相机传送的3D视频信息融合传送带的行走速度对肉块进行三维结构建模，得到具有彩色纹理特征的3D模型；并根据1#、2#工业相机传送的2D操作过程视频信息对操作工的分割过程进行记录；算法服务器读取视频服务器数据，根据3D模型以及操作工操作过程视频信息学习、提取对应的分割路径，得到“切割轨迹提取模型”；然后将3D模型和“切割轨迹提取模型”给出的路径信息作为训练样本集，训练得到“切割轨迹规划生成模型”；使用进化阶段双臂机器人根据“切割轨迹规划生成模型”规划的切割路径模拟操作工的操作完成肉块的分割。

本发明授权基于畜类胴体分割大数据的机械臂分割路径自主进化方法及双臂机器人畜类胴体分割系统在权利要求书中公布了：1.一种基于畜类胴体分割大数据的机械臂分割路径自主进化方法，包括初始训练阶段和使用进化阶段两个过程；其特征在于： 所述初始训练阶段，其过程包括： 步骤S1.1，在分割操作工四周安装第一、第二两部RGBD相机和第一、第二两部工业相机，获取现场视频信号输入现场部署的视频边缘处理器； 步骤S1.2，视频边缘处理器根据第一、第二两部RGBD相机传送来的3D视频信息，融合传送带的行走速度，对传送带上输送过来的肉块进行三维结构建模，得到具有彩色纹理特征的3D模型，并上传至视频服务器； 步骤S1.3，视频边缘处理器根据第一、第二两部工业相机传送来的2D视频信息，以及步骤S1.2建立的具有彩色纹理特征的3D模型，对操作工人的分割过程进行记录，并将记录的操作工人的操作过程上传至视频服务器； 步骤S1.4，配备算法服务器，所述算法服务器从视频服务器中读取之前储存的数据，完成相关算法模型的训练：其包括： 步骤S1.4‑1，根据肉块的具有彩色纹理特征的3D模型以及操作工人的操作过程视频信息，学习、提取对应的分割路径，得到切割轨迹提取模型； 切割轨迹提取模型的建模过程包括如下五个步骤： 1数据预处理： 首先，将每段视频按帧分割，提取出连续的动作帧序列，并使用打标工具对每一帧进行标注；使用标注数据训练网络模型，自动检测和跟踪每帧中的刀具位置； 然后，检测刀具的多个关键点，计算刀具相对于水平线的角度，将每帧计算得到的角度值存储，与位置信息一起记录； 接着，可视化刀具轨迹和角度，检查轨迹连续性，识别并修正异常点，确认切割角度的合理性，避免极端或不可能的角度值； 最后，对3D模型进行网格划分，将网格导出为所需的格式，以便后续的物理模拟和空间布局分析； 2特征提取与动作识别： 首先，使用卷积神经网络对视频中的每一帧进行图像特征提取，获取刀具的运动特征和切割角度信息； 随后，利用时序模型对连续的动作帧进行建模，以捕捉动作的时序关系；然后通过动作分类算法分类器对时序模型的输出进行分类，识别不同的切割动作模式； 3三维切割过程模拟： 利用物理引擎模拟刀具与3D模型的交互，确保切割路径符合物理约束；通过三维空间分析理解刀具在不同切割阶段的位置和角度变化；采用路径规划算法在三维空间中生成切割路径，并进行碰撞检测，确保规划路径的可行性和安全性； 4模型训练与映射关系学习： 使用监督学习方法基于标注好的切割动作和位置数据，学习切割动作与切割位置之间的映射关系；通过迁移学习将从视频中学习到的切割模式迁移到三维空间中，确保模型能够在3D模型上进行准确的切割预测； 5切割轨迹提取： 给定新的3D模型、预设新的起始位置和切割目标，根据输入参数预测并提取一条最优的切割路径； 步骤S1.4‑2，将3D模型和切割轨迹提取模型给出的路径信息作为训练样本集，训练得到切割轨迹规划生成模型； 上述切割轨迹提取模型和切割轨迹规划生成模型存放于算法服务器； 在所述使用进化阶段，将算法服务器存放的切割轨迹规划生成模型部署于视频边缘处理器，对操作区域替代人工的双臂机器人切割路径进行规划，模拟操作工人的操作完成肉块的分割。

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