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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利一种基于流水线的退运电能表自动化分拣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：CN119426215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411851027.1，技术领域涉及：B07C5/344；该发明授权一种基于流水线的退运电能表自动化分拣方法是由张文嘉;黄奕俊;范杏元;余飞鸥;谷海彤;郭斌;冯兴兴;江小昆;董军;钟蔚设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于流水线的退运电能表自动化分拣方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于流水线的退运电能表自动化分拣方法，属于退运电能表自动分拣技术领域，该方法包括：建立基础特征库，基础特征库包括退运电能表的产品图像、属性特征、损坏类型；在属性特征中确定代表特征，确定每种损坏类型对应的代表特征及特征值范围，采集退运电能表的第一图像，对第一图像进行预处理获得第二图像；基于识别模型提取退运电能表的实际外表特征，从实际外表特征及检测获得的实际电气特征中提取出实际代表特征；分类模型基于实际代表特征将退运电能表划分至对应的损坏类型，基于损坏类型将退运电能表分拣至对应的回收线。通过本发明可以大大提升退运电能表的自动分拣效率和效果。

本发明授权一种基于流水线的退运电能表自动化分拣方法在权利要求书中公布了：1.一种基于流水线的退运电能表自动化分拣方法，其特征在于，包括： 建立基础特征库，所述基础特征库包括退运电能表的产品图像和多种类别的属性特征，所述属性特征包括外表特征和电气特征，每张所述产品图像标记有退运电能表的损坏类型； 基于所述基础特征库建立识别模型，在所述属性特征中确定代表特征，结合所述基础特征库和代表特征确定每种所述损坏类型对应的代表特征及特征值范围，基于特征值范围建立分类模型； 其中，确定代表特征的特征值范围包括以下步骤：将所述基础特征库中的所述产品图像划分为训练组和验证组，定位所述训练组中同一类别所述代表特征对应特征值的最大值和最小值，将最大值和最小值之间的数值范围设定为代表特征的候选范围；将所述候选范围离散化为预定数量的范围区间，统计每个所述范围区间内、所述训练组中不同所述损坏类型所述产品图像的出现频率，基于所述出现频率计算每个所述范围区间对应出现于每个所述损坏类型中的第一关联概率，其中数值最大的所述第一关联概率定义为第二关联概率；基于所述第二关联概率分类所述验证组中所述产品图像的所述损坏类型，并计算分类正确率，若所述分类正确率小于第二阈值，调整划分所述范围区间的所述预定数量并重新计算所述第二关联概率，重复本步骤，直至所述分类正确率大于等于所述第二阈值，在每个代表特征中、确定最大所述第二关联概率出现的所述范围区间为对应所述损坏类型的特征值范围; 其中，基于所述第二关联概率分类所述产品图像的所述损坏类型包括以下步骤：获取所述验证组中所述产品图像代表特征的特征值，确定特征值位于的所述候选范围，根据所述候选范围的所述第二关联概率确定每种代表特征对应的所述损坏类型，基于投票法将出现次数最多的所述损坏类型作为所述产品图像的所述损坏类型； 其中，基于特征值范围建立所述分类模型包括以下步骤： 所述分类模型为随机森林模型，将代表特征的特征值范围作为分类模型决策树的分裂特征，设置所述分类模型中的模型参数，通过自助法将所述基础特征库划分为多个子集，以所述子集为基础构建决策树，构建过程中以信息增益、信息增益比和基尼系数为限制条件，并通过混淆矩阵评价所述分类模型； 在多个预设角度采集新入库退运电能表的第一图像，对所述第一图像进行预处理获得第二图像； 基于所述识别模型将所述第二图像分割为多个识别区，基于所述识别区提取退运电能表的实际外表特征，从实际外表特征及检测获得的实际电气特征中提取出实际代表特征，其中，所述识别模型包括第一模型和多个第二模型，所述第一模型将所述第二图像分割为多个所述识别区，每个所述第二模型具有卷积层和全连接层，各个所述第二模型的全连接层均有第一输出神经元和多个第二输出神经元，其中所述第一输出神经元的输出结果代表退运电能表不具有代表损坏的外表特征，所述第二输出神经元的输出结果代表退运电能表所有损坏的相关的外表特征；每个所述识别区使用对应的所述第二模型进行识别，获取每个所述第二模型生成的识别结果，将所述识别结果融合，以生成针对所述识别区的实际外表特征； 所述分类模型基于实际代表特征将退运电能表划分至对应的所述损坏类型，基于所述损坏类型将退运电能表分拣至对应的回收线。

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