吉林大学彭怀民获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于多传感器融合的废物智能分选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：CN121042256B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511592765.3，技术领域涉及：B07C5/00；该发明授权一种基于多传感器融合的废物智能分选方法是由彭怀民设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多传感器融合的废物智能分选方法在说明书摘要公布了：本发明涉及固体废物处理技术领域，尤其涉及一种基于多传感器融合的废物智能分选方法，包括：多传感器动态配准；多层级融合决策：对可见光图像进行污水反光抑制：基于近红外光谱匹配识别并剔除液体污染区域；融合可见光纹理、光谱特征及电磁信号生成空间网格特征向量；通过级联分类器识别物料类别，并依据环境参数动态调整各传感器在决策中的权重；自适应分选执行：根据识别结果触发对应的分选执行机构；基于传输带速度、执行机构响应延迟及物料物理属性，计算动作提前补偿量；对堆叠物料按堆叠层级自适应延长执行机构作用时间；在线反馈优化。通过动态补偿与时序调整，确保了多传感器数据的时序一致性，克服了带速波动的影响。
本发明授权一种基于多传感器融合的废物智能分选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的废物智能分选方法，其特征在于，包括： 多传感器动态配准： 同步采集传输带上物料的可见光图像、短波红外光谱及电磁感应信号； 实时测量传输带速度并计算时序补偿偏移量，动态调整各传感器采样时序以消除速度波动影响； 建立三维空间投影模型，根据物料间遮挡关系计算光谱数据的可信度权重因子； 多层级融合决策： 对可见光图像进行污水反光抑制：基于近红外光谱匹配识别并剔除液体污染区域； 融合可见光纹理、光谱特征及电磁信号生成空间网格特征向量； 通过级联分类器识别物料类别，并依据环境参数动态调整各传感器在决策中的权重； 自适应分选执行： 根据识别结果触发对应的分选执行机构； 基于传输带速度、执行机构响应延迟及物料物理属性，计算动作提前补偿量； 对堆叠物料按堆叠层级自适应延长执行机构作用时间； 在线反馈优化： 通过末端检测设备验证分选结果，基于错误样本特征更新分类器训练权重。
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