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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种基于改进型Mask R-CNN的化肥颗粒实例分割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：CN116777937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310602846.1，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种基于改进型Mask R-CNN的化肥颗粒实例分割方法是由周林立;王涛;熊建巧;李锦程;吴迪;水加豪设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进型Mask R-CNN的化肥颗粒实例分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进型MaskR‑CNN的化肥颗粒实例分割方法。该方法主要包括四个步骤：采集化肥颗粒图像并构建图像库；对图像进行增强、预处理和标注数据集，然后划分训练集和测试集；改进MaskR‑CNN网络并训练基于该网络的化肥颗粒分割模型；基于训练好的分割模型对测试集中的化肥颗粒图像进行实例分割，并得到实例分割结果。相较于传统的分割网络，本发明改进后的MaskR‑CNN网络大大提升的了化肥颗粒分割的准确性。本发明提供的方法可以解决现有技术对化肥颗粒分割的缺点和不足，并为化肥颗粒的粒径统计分析提供基础。

本发明授权一种基于改进型Mask R-CNN的化肥颗粒实例分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进型MaskR-CNN的化肥颗粒实例分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集化肥颗粒图像，构建化肥造粒生产中化肥颗粒图像库； S2、对采集到的化肥颗粒图像进行图像扩充与预处理，标注图像数据集，再将图像数据集划分为训练集和测试集； S3、分析化肥颗粒图像的特征，针对性地改进MaskR-CNN网络，得到改进型MaskR-CNN网络，并训练基于改进型MaskR-CNN网络的化肥颗粒分割模型； S4、使用测试集进行基于改进型MaskR-CNN网络的化肥颗粒实例分割，得到实例分割结果； 所述步骤S3中，分析化肥颗粒图像的特征，针对性的改进MaskR-CNN网络的具体步骤为： S31、在使用MaskR-CNN对化肥颗粒图像进行特征提取时，并联一个边缘特征提取子网络；然后将子网络输出的边缘信息与原颗粒特征图逐像素相加，有效地整合两者的信息； S32、将原始MaskR-CNN的主干特征提取网络ResNet更换为DenseNet； S33、采用一种新的掩码损失函数替换原始MaskR-CNN网络的损失函数；新的掩码损失函数计算方式为： 其中：，为候选框中第i个像素的类别标签，为分割网络对第i个像素的类别预测概率，n为像素总数目；和为两个超参数，其中用于调整训练过程中正负样本的不平衡，通过选择值，迫使掩码分割网络侧重于学习难以区分的边缘像素特征； S34、采用训练集进行实例分割模型训练，得到训练好的实例分割模型。

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