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龙图腾网获悉辽宁工业大学申请的专利一种装配序列规划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：CN120278473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510446232.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种装配序列规划方法是由石晓璘;吴旭;徐小龙;徐海淞;李艺;张晗;李昕硕设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种装配序列规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种装配序列规划方法，涉及计算机技术领域。该方法获取初始掩码区域卷积神经网络；采用UNet3+网络结构对‌掩码分支中的全卷积网络进行改进，并将卷积块注意力模块插入到残差网络50中每一个瓶颈残差块‌‌层之后，得到掩码区域卷积神经网络；对掩码区域卷积神经网络进行训练，得到目标掩码区域卷积神经网络；通过目标掩码区域卷积神经网络对待装配的目标装配体的多个零件图像进行特征提取，得到每个零件图像的二维掩码图像；获取目标装配体的装配规则；构建装配信息本体，并进行实例化；根据实例化后的装配信息本体，执行装配规则，并进行推理得到装配序列规划信息。该方法能够降低装配序列规划的计算复杂性。

本发明授权一种装配序列规划方法在权利要求书中公布了：1.一种装配序列规划方法，其特征在于，包括： 获取初始掩码区域卷积神经网络；所述初始掩码区域卷积神经网络包括骨干网络、掩码分支；所述骨干网络通过残差网络50和金字塔网络模块来构建； 采用UNet3+网络结构对所述‌掩码分支中的全卷积网络进行改进，并将卷积块注意力模块插入到所述残差网络50中每一个瓶颈残差块‌‌层之后，得到掩码区域卷积神经网络； 获取装配体零件图像数据集，并对所述装配体零件图像数据集进行预处理，得到预处理后的装配体零件图像数据集； 通过预处理后的装配体零件图像数据集对所述掩码区域卷积神经网络进行训练，得到目标掩码区域卷积神经网络； 获取待装配的目标装配体的多个零件图像，并通过目标掩码区域卷积神经网络对目标装配体的多个零件图像进行特征提取，得到每个零件图像的二维掩码图像；二维‌掩码图像中的每个像素点代表零件类型； 获取目标装配体的装配规则；所述装配规则是根据各零件的质量因素、精度因素、尺寸因素、连接关系因素、位置因素和预设零件装配顺序关系确定的； 构建装配信息本体，通过所有零件图像的二维‌掩码图像对所述装配信息本体进行实例化；实例化后的装配信息本体包括零件的对象属性和零件的数据属性；所述对象属性表示装配体中零件之间的连接关系；所述数据属性表示零件的质量、大小、精度和位置关系； 根据实例化后的装配信息本体，执行所述装配规则，并进行推理得到装配序列规划信息。

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