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龙图腾网获悉廊坊星驰木业有限公司申请的专利一种基于机器学习的木板分拣方法及系统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：CN120510429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510587333.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于机器学习的木板分拣方法及系统是由张国翁;张鹏开设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的木板分拣方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，本发明公开了一种基于机器学习的木板分拣方法及系统，包括：建立多尺度正常木板图像数据库；针对各尺寸规格分别训练木板检测模型，形成多尺度木纹偏差检测模型集；获取待分拣木板图像，根据其尺寸确定最优分割尺寸；将木板图像分割为多个子图像；选择对应模型对子图像进行判断，标记瑕疵图像；计算总体瑕疵指数、瑕疵分布指数和瑕疵连续指数，综合评估木板质量；根据评估结果确定木板等级并进行分拣。本方法不仅考虑瑕疵数量，还分析瑕疵的位置分布和大小连续性，实现多维度质量评价，能更准确反映木板实际使用价值，提高木板分级的科学性和木材资源的利用效率。

本发明授权一种基于机器学习的木板分拣方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的木板分拣方法，其特征在于，包括： 建立多尺度正常木板图像数据库，所述多尺度正常木板图像数据库用于存储不同尺寸规模的正常木板图像； 基于多尺度正常木板图像数据库，针对各个不同尺寸规格分别训练对应的用于判断木板图像是否为正常的木板检测模型，形成多尺度木纹偏差检测模型集； 获取待分拣木板的图像，根据待分拣木板的图像的尺寸和所述多尺度正常木板图像数据库中的不同尺寸规模，获取与不同尺寸规模对应的分割尺寸； 根据分割尺寸将木板图像分割为多个子图像，同时记录每个子图像的空间位置信息； 选择与子图像尺寸对应的木纹偏差检测模型，对每个子图像进行判断，将判断结果为不正常的子图像标记为瑕疵图像； 基于所有的瑕疵图像以及待分拣木板的图像确定待分拣木板的等级； 根据划分的等级对待分拣木板进行分拣； 所述获取与不同尺寸规模对应的分割尺寸包括： 从多尺度正常木板图像数据库中提取所有预设的不同尺寸规格； 对每种预设尺寸规格，计算使用该尺寸对待分拣木板图像进行分割时产生的边缘余量； 比较所有预设尺寸规格对应的边缘余量，选择边缘余量最小的预设尺寸规格作为分割尺寸； 其中边缘余量的计算步骤包括： 获取待分拣木板的图像尺寸；获取预设尺寸规格； 计算并向下取整后得到水平方向可完整分割的子区域数量； 计算并向下取整后得到垂直方向可完整分割的子区域数量； 使用公式计算水平边缘余量； 使用公式计算垂直边缘余量； 使用水平边缘余量与垂直边缘余量之和作为边缘余量； 所述根据分割尺寸将木板图像分割为多个子图像，同时记录每个子图像的空间位置信息包括： 按照分割尺寸，将待分拣木板的图像从左上角开始进行规则分割；将分割后的图像分为完整图像和不完整图像；并对不完整图像进行处理； 其中，完整图像是指能够完全按照分割尺寸，从待分拣木板的图像中截取的图像；不完整图像是指不能够完全按照分割尺寸，从待分拣木板的图像中截取的图像； 所述对不完整图像进行处理包括：若其截取图像的区域小于分割尺寸的预设比例，则舍弃该不完整图像；否则，将其截取图像的内容沿中线进行镜像翻转复制到未截取到图像的区域，对不完整图像进行填充，其中预设比例至少为50%； 完成分割和不完整图像的处理后，为每个子图像记录其在原图中的位置信息，所述位置信息采用行列坐标表示。

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