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龙图腾网获悉扬州泰富特种材料有限公司申请的专利一种圆盘造球机大块球团识别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：CN116309443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310259837.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种圆盘造球机大块球团识别方法是由李坤;吴龙;贺战;李钧;陆晓明;徐国荣;朱大炜设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种圆盘造球机大块球团识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种圆盘造球机大块球团识别方法。该圆盘造球机大块球团识别方法包括如下步骤：S1、图像采集；S2、图像处理；S3、搭建目标检测模型；S4、训练目标检测模型；S5、实时图像预测；S6、机器人启动值设定；S7、捞取作业；S8、信息存储。本发明解决了现有技术采用人工捞取的方式，费时费力且效率低，无法实时完成作业，且存在一定的安全隐患的检修的问题。

本发明授权一种圆盘造球机大块球团识别方法在权利要求书中公布了：1.一种圆盘造球机大块球团识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、图像采集：采集圆盘造球机运行时产生大块球团的图像； S2、图像处理： S21、对S1采集的图像进行标注，分为两个类别：一类为大块球团，标记为dakuai，另一类为机器人，标记为mechine； S22、建立数据集； S3、搭建目标检测模型： S31、输出三种不同尺寸的特征图：目标检测模型的主体结构为yolov3，且目标检测模型中网络只使用卷积层，通过yolov3中的主干网分别输出三种不同尺寸的特征图，其中小尺寸特征图检测大物体，中尺寸特征图检测中等物体，大尺寸特征图检测小物体，三种不同尺寸的特征图形成特征金字塔结构来进行特征融合，特征图的输出维度为N×N×[3×4+1+a]，其中N×N是输出的特征图划分的格点，3表示每个格点使用三个anchor框，4表示预测框的数值，预测框的数值包括预测框中心点的横坐标tx，预测框中心点的纵坐标ty，预测框的宽tw和预测框的高th，1表示预测框的置信度，a表示目标的类别； S32、对三种不同尺寸的特征图进行加权处理； S33、对加权后的三种不同尺寸的特征图进行预测：目标检测模型使用双层卷积对加权后的三种特征图分别进行预测，双层卷积是一次3×3的卷积和一次1×1的卷积，3×3的卷积用于特征整合，1×1的卷积用于调整通道数； S4、训练目标检测模型： S41、增强图像：通过对图像进行裁剪、旋转、尺度变换、颜色变换操作来改变模型的输入图像，提高模型的泛化能力； S42、冻结图像特征提取网络，只训练其他神经网络：由于主干网Darknet53已在其他数据集上进行过预训练，具备初步的特征提取能力，因此先冻结图像特征提取网络，也即Darknet53，只训练其他神经网络，加快其训练速度； S421、模型损失函数计算： 模型损失函数为Loss＝Loss1+Loss2+Loss3+Loss4， Loss1为中心坐标误差，Loss2为宽高坐标误差，Loss3为置信度误差，Loss4：为分类误差， 其中，λcoord、-λnoobj为预设常数；S2为网格数量；表示第i个网格第j个anchorbox是否对应预测的对象，若对应值为1，否则值为0；x表示目标框的左上角点横坐标，y表示目标框的左上角点纵坐标，w表示目标框的宽，h表示目标框的高；是真实值，若网格的boundingbox对应预测框则值为1，否则值为0；表示第i个网格的anchorbox不对应预测对象； S422、使用梯度下降优化算法进行神经网络训练： 在得到模型的损失函数Loss后，模型使用Adam梯度下降优化算法对模型中的神经网络进行训练，降低损失函数，提高模型的准确性； S43、解冻图像特征提取网络，训练整个模型： 在完成Darknet53之外的网络训练后，将其解冻，训练整个目标检测模型，不断提升模型的性能，训练步骤与S42相同； S5、实时图像预测： S51、将实时获取的图像送入训练好的模型中； S52、根据先验框和输出的特征图，解码检测框，公式如下： bx＝σtx+cx； by＝σty+cy； 其中，bx表示预测框在特征图上中心点的横坐标，by表示预测框在特征图上中心点的纵坐标，bw表示预测框在特征图上的宽，bh表示预测框在特征图上的高，σ表示sigmoid激活函数，cx、cy表示特征图中当前位置相对左上角网格偏移的网格数坐标，Pw、Ph是预先设定的anchorbox映射到特征图中的宽高； S53、进行得分排序和非极大抑制筛选，获得筛选后满足条件的预测框； S6、机器人启动值设定； S7、捞取作业：满足机器人启动预设值时，向机器人发送启动命令，进行一次捞取作业； S8、信息存储：大块球团图像和相关信息保存至本地。

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