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龙图腾网获悉北京工业大学;北京阿丘机器人科技有限公司申请的专利基于深度视觉的物品智能分拣包装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：CN120115424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510205275.7，技术领域涉及：B07C5/342；该发明授权基于深度视觉的物品智能分拣包装系统是由刘春芳;黄君候;钟克洪;吴雨培设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度视觉的物品智能分拣包装系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度视觉的物品智能分拣包装系统，主要包含三个模块：目标检测模块、缺陷检测模块和智能包装模块。其中目标检测模块，利用改进的YOLO深度神经网络来迅速识别出待分拣物品的位姿。然后，通过改进的CFA缺陷检测模型进行生产线上物品的缺陷检测。最终实现在一条生产线上同时完成分拣与包装两个任务，且包装方式根据要求免编程快速更换。本发明采用改进的CFA缺陷检测模块，通过将SE注意力机制模块插入至宽残差网络WideResNet50‑2中，从而更好地帮助模型学习并适应不同型号物品和数据分布，关注更加重要的特征，提高泛化性能。本发明设计的免编程界面，使得用户能够便捷地更换不同的包装方式、包装不同类型物品以及选择是否进行缺陷检测的任务。

本发明授权基于深度视觉的物品智能分拣包装系统在权利要求书中公布了：1.基于深度视觉的物品智能分拣包装系统，其特征在于，包含三个模块：目标检测模块、缺陷检测模块和智能包装模块；其中目标检测模块，利用改进的YOLO深度神经网络来迅速识别出待分拣物品的位姿；然后，缺陷检测模块通过改进的CFA缺陷检测模型进行生产线上物品的缺陷检测，并将缺陷检测结果反馈至智能包装模块；智能包装模块中，若物品无缺陷，并联机器手将根据当前包装任务的要求拾取并摆放物品到包装盒内；若物品有缺陷，并联机械手拾取缺陷物品并放置到另一侧指定位置处；最终实现在一条生产线上同时完成分拣与包装两个任务，且包装方式根据要求免编程快速更换； 物品智能分拣包装系统分为视觉模块和并联机器手的运动模块，其中视觉模块又包含目标检测和缺陷检测模块；各个模块进行封装集成，实现免编程化；针对不同包装任务重新修改相关参数，并联机器手即可自主规划出运动路径，将缺陷检测完后的小型袋装食品进行分拣包装； 通过免编程模块输入物品的种类、包装方式和任务；通过免编程界面启动系统后，物品被放置在传送带上，由Basler相机实时采集传送带上物品的图像；通过改进的YOLO网络识别传送带上的物品，并利用改进的CFA缺陷检测模块进行缺陷检测；如果物品存在缺陷，并联机器手将其分类至缺陷处理区域；如果不存在缺陷，并联机器手根据预设的包装任务进行分拣包装； 视觉模块的感知结果和并联机器手运动规划的路线进行封装，实现免编程化，整个系统能够实现针对不同的包装任务仅需输入相关参数，即可实现将缺陷件分拣出去和将完好物件按照要求进行包装；整个系统的免编程操作界面图，通过操作界面选择不同的物品，根据不同的包装任务输入相应的行、列、层；操作界面可选择包装任务或缺陷检测任务，若选择包装任务，则将直接对小物品进行包装；若选择缺陷检测，则会将有缺陷的小物品分拣出去，将完好的物品按输入要求进行包装； 首先利用工业BasleracA2500-gc相机采集若干形状大小或颜色不同的带包装的食品，分辨率1900像素*1900像素；采集过程中使用Basler相机的白平衡功能，确保相机捕捉的图像中的物品更清晰； 利用相机采集的正样本和负样本样例，用于视觉模块训练； 利用改进的YOLO深度神经网络来识别流水线上待检测的小型袋装食品；YOLO深度神经网络的损失函数由以下几个部分组成：定位损失、分类损失、置信度损失；定位损失中包括边界框中心坐标x,y、宽度w、高度h，增加角度θ损失函数和动态权重调整策略的总体形式如式1： 1； 其中：是定位损失、是分类损失、是置信度损失；各项权重、、根据实际检测对象进行自适应调整，如式1、2；其中为常数，根据不同的检测物品会自适应调整权重，从而实现精确检测； 2； 3； 权重在检测不同大小物品时能够提高模型的定位精度，权重在检测物品姿态时，确保目标姿态的置信度预测更加准确；定位损失由以下几个组成：坐标损失用于预测边界框中心坐标x,y；尺寸损失用于预测边界框的宽度和高度；角度损失用于预测边界框的角度，三者共同构成了定位损失，总体形式如式4； 4； SE模块中，输入X经过任意变换变成U，其维度是H×W×C，假设输出U不是最佳的，于每个通道的重要程度不同，对每一个输出通道进行全局平均池化,生成1×1×C的向量，式5所示： 5； 然后经过，此过程包含两个全连接层，两个激活函数，会得到每个通道的权重，式6所示： 6； 两个全连接层,对上一步得到的向量z进行处理得到通道权重值s，s中不同的数值表示不同通道的权重信息，赋予通道不同的权重； 将U和生成的特征向量s1×1×C相乘得到最终输出，如式7所示： 7； 即特征图U中每个通道的H*W个数值都乘s中对应通道的权值；将SE注意力机制模块集成到WideResNet50-2之后的网络作为特征提取器； 改进的CFA缺陷检测模块示意图；将SE模块插入WideResNet50-2的Bottleneck中包括：首先进行三次卷积和批量归一操作，然后通过全局平均池化将特征图进行空间维度上的压缩，再经过两个全连接层和ReLU、Sigmoid激活函数生成通道权重，最后通过缩放调整原始特征图，并进行残差连接以输出最终的特征图；改进后的CNN作为特征提取器，对其应用补丁描述和内存库；在训练阶段，基于以记忆特征为中心创建的叠加超球，即耦合超球，进行对比监督学习；在测试阶段，从测试集的任意样本中获得的patch描述特征与在内存库搜索到的最近邻内存特征进行匹配，以此来实现缺陷检测；改进后的缺陷检测模块能够自适应地调整每个通道； 采用并联机器手来进行分拣包装的任务；根据需求选择需要包装的物品种类，以及包装的层数、列数和行数；设定包装的层数为L，列数为C，行数为R以及小包装的尺寸为W×H×D；设定物品初始位置为，放置位置为，i、、k分别表示包装位置目前所在的行、列、层，初始都为1；则存在以下关系： ； ； 8； 若有缺陷则会被分拣出去，若无缺陷则按照式8进行包装放置。

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