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龙图腾网获悉北京霍里思特科技有限公司申请的专利物料分选方法、物料分选装置、物料分选设备及存储介质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：CN120169689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510661497.X，技术领域涉及：B07C5/00；该发明授权物料分选方法、物料分选装置、物料分选设备及存储介质是由童晓蕾;孙照焱;汪海山;李帅;尚砚娜设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本物料分选方法、物料分选装置、物料分选设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及物料分选领域，具体涉及一种物料分选方法、物料分选装置、物料分选设备及存储介质。物料分选方法包括：获取待分选物料的待处理图像；将待处理图像输入至物料分选模型，通过调用物料分选模型中至少一层子模型对待处理图像进行分选处理，确定并输出待分选物料对应的目标分选结果，其中，物料分选模型包括不同的多层子模型，多层子模型功能相同且相互独立，高层级的子模型比低层级的子模型资源占用量大且分选准确率高，子模型是基于传统的物料分选算法计算得到的或是基于人工智能算法训练得到；根据目标分选结果，分选待分选物料。可以保障目标分选结果的准确性和可靠性，进而可以提高物料分选的效率，保障物料分选设备的性能。

本发明授权物料分选方法、物料分选装置、物料分选设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物料分选方法，其特征在于，应用于物料分选设备，所述方法包括： 获取待分选物料的待处理图像； 将所述待处理图像输入至物料分选模型，通过调用所述物料分选模型中至少一层子模型对所述待处理图像进行分选处理，确定并输出所述待分选物料对应的目标分选结果，包括：基于所述物料分选模型中各所述子模型的层级顺序，分别调用各所述子模型对所述待处理图像进行分选处理，直至得到的置信度大于或者等于对应阈值的分选结果，并作为所述待分选物料对应的目标分选结果，其中，所述物料分选模型包括不同的多层子模型，多层所述子模型功能相同且相互独立，高层级的子模型比低层级的子模型资源占用量大且分选准确率高，最低层子模型为所述多层子模型中执行效率最高的子模型，所述子模型是基于传统的物料分选算法计算得到的或是基于人工智能算法训练得到，所述物料分选模型中，最低层子模型是基于传统的物料分选算法计算得到的，其他子模型与所述最低层子模型框架不同且基于人工智能算法训练得到； 根据所述目标分选结果，分选所述待分选物料。

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