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龙图腾网获悉深圳市南惠环保科技有限公司申请的专利一种基于图像分割识别的废旧锂电池分类处理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：CN120279327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510404680.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于图像分割识别的废旧锂电池分类处理方法及系统是由陈运才;李深锋;石晓雷设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像分割识别的废旧锂电池分类处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像分割识别的废旧锂电池分类处理方法及系统，涉及废旧锂电池回收利用技术领域，包括，配置高分辨率相机、照明设备以及环境光传感器，实时采集废旧锂电池的多视角图像，获取二维图像数据集，将二维图像数据集输入SIFT算法中对特征点进行检测和匹配，基于匹配的特征点，通过MVS技术生成三维模型，并利用三角测量法获取电池表面的几何信息；本发明通过采用高分辨率多视角图像采集结合SIFT特征点匹配与MVS技术生成高质量三维模型，并通过去噪、曲率增强及动态参数调整优化模型质量，确保了对复杂几何形状的精确建模。利用深度卷积神经网络对优化后的三维模型进行分析，极大提升了缺陷检测的鲁棒性和准确性。

本发明授权一种基于图像分割识别的废旧锂电池分类处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分割识别的废旧锂电池分类处理方法，其特征在于：包括， 配置高分辨率相机、照明设备以及环境光传感器，实时采集废旧锂电池的多视角图像，获取二维图像数据集； 将二维图像数据集输入SIFT算法中对特征点进行检测和匹配，基于匹配的特征点，通过MVS技术生成三维模型，并利用三角测量法获取电池表面的几何信息； 对三维模型进行去噪和曲率增强的操作，并动态调整参数设置，获取优化后的三维模型； 利用深度卷积神经网络对优化后的三维模型进行分析，识别并定位电池上的缺陷，获取缺陷的位置、类型和严重程度评分，具体包括如下步骤， 将优化后的三维模型通过多视角投影转换为二维投影数据，输入深度卷积神经网络提取局部曲率特征与全局形状特征，并结合RPN定位缺陷区域； 基于缺陷区域，通过FasterR-CNN框架的多任务学习分支，进行局部曲率特征与全局形状特征的融合以及分类与回归任务的联合优化，获取缺陷的边界框坐标、类型和严重程度评分； 将缺陷的位置、类型和严重程度评分和电池表面的几何信息进行整合，对电池进行评估，获取电池的类别信息和实时状态； 整合优化后的三维模型参数以及电池的类别信息和实时状态，生成分类报告，并基于分类报告将电池按类别进行处理。

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