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龙图腾网获悉湘江实验室申请的专利一种基于图像识别的组织碎块自动均匀铺板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：CN120726627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510805551.3，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于图像识别的组织碎块自动均匀铺板方法是由彭辉;屈余;陈晓红;刘中民;曾海源;陈子豪;吴隐;钟湘赣;梁伟;许诺;黄雪;姜博瀚;鲁济真;贾文文;乐文俊;卢婷婷设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的组织碎块自动均匀铺板方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图像识别的组织碎块自动均匀铺板方法，包括以下步骤：S1、驱动机械臂的末端拨杆至指定位置，精准定位；S2、采集组织碎块及其圆形培养皿图像，对图像中的圆形培养皿区域进行精准定位和剪裁；S3、进行图像增强和形态学预处理，得到组织碎块与圆形培养皿分离的二值化图像；S4、采用连通域分析法、距离变换算法，计算起点点集和终点点集；S5、起点点集和终点点集进行就近配对；S6、转换三维世界坐标；S7、控制驱动机械臂的末端拨杆进行组织碎块自动均匀铺板。通过结合深度学习目标检测和图像处理技术，设计了末端拨杆定位偏差自动补偿、组织碎块以及空闲区域定位的解决方案。

本发明授权一种基于图像识别的组织碎块自动均匀铺板方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的组织碎块自动均匀铺板方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、驱动机械臂的末端拨杆至指定位置，精准定位其在世界坐标系下的三维世界坐标并矫正误差； S2、采集组织碎块及其圆形培养皿图像，采用YOLOv5卷积神经网络模型作为目标检测模型，并采用圆盘检测法，对图像中的圆形培养皿区域进行精准定位和剪裁，得到圆盘图像； S3、对S2中得到的圆盘图像进行图像增强和形态学预处理，并对圆盘图像进行二值化处理，得到组织碎块与圆形培养皿分离的二值化图像； S4、在S3得到的二值化图像中，采用连通域分析法提取组织碎块的集群区域，采用距离变换算法，计算每个较大组织碎块集群区域的质心坐标作为起点点集，计算空闲区域内远离组织碎块的像素点作为终点点集； S5、将S4得到的起点点集和终点点集进行就近配对； S6、通过坐标系转换计算得到起点点集和终点点集在世界坐标系下的三维世界坐标； S7、计算起点点集和终点点集对于驱动机械臂的末端拨杆的三维世界坐标，控制驱动机械臂的末端拨杆进行组织碎块自动均匀铺板；当集群区域的标准差较小时，结束流程。

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