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龙图腾网获悉广东交通职业技术学院申请的专利基于机器视觉的拆装训练评价方法、系统、装置及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：CN113936244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202111040363.4，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权基于机器视觉的拆装训练评价方法、系统、装置及介质是由邱雪君;陈翔;黄业开设计研发完成，并于2021-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的拆装训练评价方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的拆装训练评价方法、系统、装置及介质，方法包括：获取被测者拆卸的零件的第一图像信息，零件按照拆卸顺序放置在预设的工作台上；根据第一图像信息确定零件的轮廓信息和位置信息；根据轮廓信息确定零件的零件类型，并根据位置信息确定零件的拆卸顺序；将零件类型和拆卸顺序输入到预先构建的拆装训练评价模型中，输出得到拆装训练评价结果。本发明通过机器视觉可以对被测者拆卸的零件进行类型和顺序识别，从而可以对被测者的拆装训练过程进行自动评价，无需教师一对一地进行评价，保证了拆装训练评价的客观性和准确性，提高了拆装训练评价的效率，有利于提升拆装训练的教学质量，可广泛应用于机械拆装训练技术领域。

本发明授权基于机器视觉的拆装训练评价方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的拆装训练评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取被测者拆卸的零件的第一图像信息，所述零件按照拆卸顺序放置在预设的工作台上； 根据所述第一图像信息确定所述零件的轮廓信息和位置信息； 根据所述轮廓信息确定所述零件的零件类型，并根据所述位置信息确定所述零件的拆卸顺序； 将所述零件类型和所述拆卸顺序输入到预先构建的拆装训练评价模型中，输出得到拆装训练评价结果； 所述根据所述轮廓信息确定所述零件的零件类型这一步骤，其具体包括： 对于零件类型较少的机械拆装训练，根据所述轮廓信息确定所述零件的轮廓面积；获取所述工作台的第一面积，进而根据所述轮廓面积和所述第一面积确定所述零件与所述工作台的面积比；根据所述面积比和预先构建的面积比与零件类型的第一映射关系确定所述零件的零件类型；或， 对于零件类型较多且不同类型零件相似度较高的机械拆装训练，将所述轮廓信息输入到预先构建的零件识别模型中，输出得到所述零件的零件类型； 其中，所述零件识别模型通过深度神经网络模型训练优化得到； 所述根据所述位置信息确定所述零件的拆卸顺序这一步骤，其具体为： 根据所述位置信息确定所述零件的放置顺序，进而根据所述放置顺序确定所述零件的拆卸顺序。

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