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龙图腾网获悉上海建科检验有限公司申请的专利一种基于视觉的建材智能分拣方法及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：CN120502518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510613755.7，技术领域涉及：B07C5/34；该发明授权一种基于视觉的建材智能分拣方法及系统是由李维涛;张德东;李法哲设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉的建材智能分拣方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于视觉的建材智能分拣方法及系统。一种基于视觉的建材智能分拣系统包括多模态视觉模块、智能分拣执行模块、深度学习处理模块、快速标定模块和移动承载模块，多模态视觉模块与深度学习处理模块连接，智能分拣执行模块与移动承载模块连接，深度学习处理模块用于与智能分拣执行模块与移动承载模块进行数据通信，快速标定模块用于与深度学习处理模块与智能分拣执行模块进行数据通信，移动承载模块的通信接口用于与智能分拣执行模块与深度学习处理模块进行数据通信。本发明具有对目标建材的自动化抓取与搬运的效果。

本发明授权一种基于视觉的建材智能分拣方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的建材智能分拣系统，其特征在于，所述一种基于视觉的建材智能分拣系统包括多模态视觉模块1、智能分拣执行模块2、深度学习处理模块3、快速标定模块4和移动承载模块5，其中： 所述多模态视觉模块1用于与所述深度学习处理模块3进行数据通信，所述多模态视觉模块1与所述深度学习处理模块3连接； 所述多模态视觉模块1包括双目立体相机11、ToF深度传感器12、环形补光灯13和防眩光挡帘组件14，所述双目立体相机11与所述ToF深度传感器12协同工作，所述多模态视觉模块1与所述深度学习处理模块3的连接； 所述智能分拣执行模块2用于与所述深度学习处理模块3进行数据通信，所述智能分拣执行模块2与所述移动承载模块5连接； 所述深度学习处理模块3用于与所述多模态视觉模块1进行数据通信，所述深度学习处理模块3用于和所述智能分拣执行模块2与所述移动承载模块5进行数据通信； 所述快速标定模块4用于和所述深度学习处理模块3与所述智能分拣执行模块2进行数据通信； 所述移动承载模块5的通信接口用于和所述智能分拣执行模块2与所述深度学习处理模块3进行数据通信； 所述深度学习处理模块3包括YOLO算法处理单元31、CBAM模块32和数据增强单元33； 所述移动承载模块5包括麦克纳姆轮模块51、激光SLAM导航模块52和通信接口501； 获取所述双目立体相机11输出的第一图像数据和所述ToF深度传感器12输出的第二深度数据，将所述第一图像数据与所述第二深度数据输入至所述YOLO算法处理单元31进行初步识别与定位，得到三维物料分布数据； 利用所述数据增强单元33对建材定位数据进行数据集增强训练，得到增强后的物料分布数据集； 通过所述YOLO算法处理单元31对所述增强后的物料分布数据集进行识别与分类，得到物料识别结果； 将所述物料识别结果输入至所述CBAM模块32进行优化处理，输出优化后的物料识别结果； 获取所述麦克纳姆轮模块51输出的运动数据与所述激光SLAM导航模块52输出的全局定位数据； 将所述运动数据与所述全局定位数据输入到所述深度学习处理模块3，得到路径规划与定位控制信息； 还包括； 远程监控系统对所述优化后的物料识别结果和所述路径规划与定位控制信息进行评估与反馈，得到评估反馈结果； 具体地，首先将优化后的物料识别结果和路径规划与定位控制信息通过通信接口上传至远程监控系统，远程监控系统通过配置的网络通信模块与数据处理单元对接收到的数据进行解析与存储，对物料识别结果中的类别信息、位置坐标、尺寸信息与置信度值进行分类与记录，同时对路径规划与定位控制信息中的目标位置、运动轨迹、速度、加速度与姿态信息进行格式化与标准化处理，以便于后续的评估与分析；在评估过程中，远程监控系统通过构建的数据分析算法对输入的数据进行多维度的对比与计算，通过对物料识别结果与路径规划信息进行准确性、稳定性与一致性的评估，将物料识别结果与预先设定的标准值或目标值进行对比，并计算识别精度与误差率，同时对路径规划与定位控制信息中的运动轨迹与目标位置之间的偏差进行计算与分析，通过计算每一个节点的误差值与累计误差值来判断路径规划的合理性与准确性；在反馈过程中，远程监控系统通过构建的反馈控制机制对评估结果进行整理与输出，通过将识别结果与路径规划信息的评估结果进行量化与建模，生成包含误差分布、准确率统计与优化建议的评估反馈结果，将生成的评估反馈结果通过数据接口传输至深度学习处理模块3与智能分拣执行模块2，用于对模型参数与控制策略进行优化与调整，在此过程中远程监控系统通过构建的自适应反馈机制对识别与控制过程进行实时监控与迭代优化，从而提高系统的稳定性与精度，并确保在复杂或动态环境中能够高效完成目标建材的识别与搬运操作。

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