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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种混合废塑料成分超快速分析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：CN119579486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411311274.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种混合废塑料成分超快速分析方法及系统是由李佳;卢汐设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种混合废塑料成分超快速分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种混合废塑料成分超快速分析方法及系统，涉及环保技术领域，包括获取目标区域的图像信息并对其进行预处理；利用YOLOv5算法训练模型，获取废弃物碎片位置信息并分割图片；基于所述位置信息规划用时最短的扫描路径，利用扫描得到的近红外光谱分析碎片的成分；基于所属分割后的图片，利用卷积神经网络模型预测其对应的最佳阈值，并利用Canny算子进行边缘检测；对所述边缘检测结果进行轮廓提取、面积计算，得到碎片对应的面积。本发明实现了对同一平面上多个废塑料碎片的快速定位与检测，提高了对混合废塑料的检测速度；使用边缘检测、红外光谱分析等技术，实现混合废塑料成分种类与占比分析。

本发明授权一种混合废塑料成分超快速分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种混合废塑料成分超快速分析方法，其特征在于：包括， 获取目标区域的图像信息并对其进行预处理，并对预处理后的图像信息进行锚框，获得废弃物碎片位置信息并将图片分割，进行最优路径规划； 采用红外扫描模块基于所述最优路径移动，进行红外扫描，根据光谱信息分析废弃物碎片的成分； 使用卷积神经网络模型预测其最佳Canny边缘检测算子阈值，并进行边缘检测与轮廓提取，计算废弃物碎片面积； 基于所述废弃物碎片成分信息与所述废弃物碎片面积信息，分析废旧混合塑料成分； 所述最优路径的规划包括： 结合动态规划算法与贪心算法，计算出遍历所有位置用时最短的路径，作为最优路径； 控制红外扫描模块沿所述最优路径移动，并在废弃物碎片处停下，进行扫描； 根据扫描得到的近红外光谱，利用分类模型进一步获取废弃物碎片处的碎片成分信息； 所述阈值的预测包括： 训练卷积神经网络模型，预测图片对应的Canny边缘检测算子最优阈值； 采用Canny算子以及预测的最优阈值对分割后的图片进行边缘检测； 对检测到的边缘信息进行膨胀、腐蚀操作，获得每个碎片的闭合的轮廓线； 基于闭合的轮廓，进行轮廓面积计算，获得碎片面积信息； 基于所述Canny算子对图像信息进行卷积运算，获得梯度信息； 所述Canny算子在x、y方向的表达式分别如下： 其中，Sx用于计算图像x方向像素梯度矩阵Gx,Sy用于计算图像y方向像素梯度矩阵Gy，I为灰度图像矩阵，*表示互相关计算； 计算梯度强度矩阵Gxy： 其中，gxi,j是Gx矩阵中位于第i行、第i列的元素，gyi,j是Gy矩阵中位于第i行、第i列的元素，gxyi,j是Gxy矩阵中位于第i行、第j列的元素。

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