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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于改进Mask-RCNN网络的磨粒链分割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：CN115689985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211020066.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进Mask-RCNN网络的磨粒链分割方法及系统是由王硕;万淼;武通海;雷亚国;曹军义设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Mask-RCNN网络的磨粒链分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进Mask‑RCNN网络的磨粒链分割方法及系统，通过在线铁谱仪采集的磨粒链反射光与透射光图像标记磨粒轮廓信息，构建分割数据集；选择多分辨率并行融合的网络作为特征提取层；定义基于置信度的IOU损失作为磨粒边界框回归支路的损失函数；加权融合磨粒分类支路、边界框回归支路和Mask支路的损失函数作为磨粒链分割模型的优化目标；将待分割图像输入模型中，并根据预测结果提取磨粒特征信息。本发明基于MaskR‑CNN网络进行改进，解决了目前磨粒链分割技术无法对磨粒链图像智能化分割的问题。

本发明授权一种基于改进Mask-RCNN网络的磨粒链分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Mask-RCNN网络的磨粒链分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用磨粒链透射光图像提取磨粒链整体轮廓，并根据磨粒链反射光图像手动分割相邻磨粒，经叠加得到磨粒链图像中的单磨粒轮廓信息，根据单磨粒轮廓信息构建磨粒链分割数据集； S2、构建基于Mask-RCNN框架的多任务并行的深度学习模型，深度学习模型包括： 特征提取层，采用HR-NetV2p+FPN主干网络，作为磨粒链图像的特征提取器； 区域建议层，为轻量化的卷积神经网络，用于寻找磨粒特征区域； 池化层，采取增广池化的策略统一ROI区域的尺寸； 多任务分支层，包括磨粒掩码分支，磨粒分类分支和磨粒边界框分支，磨粒掩码分支是一个卷积神经网络，磨粒分类分支和磨粒边界框分支均为全卷积网络； S3、定义多任务分支层各个任务支路的损失函数，并将损失函数加权融合作为改进Mask-RCNN网络的损失函数，具体为： 其中，代表磨粒分类支路的损失函数，为边界框回归支路的损失函数，代表mask支路的损失函数； S4、以步骤S3得到的损失函数为优化目标，利用步骤S1构建的磨粒链分割数据集训练步骤S2构建的多任务并行的深度学习模型，然后输入待分割的磨粒链图像，得到磨粒掩码图像，实现磨粒链图像的精准分割。

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