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龙图腾网获悉上海交通大学宁波人工智能研究院申请的专利一种基于深度学习的零件分拣识别系统和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：CN114494773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210066125.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的零件分拣识别系统和方法是由李元旖;许剑新;褚健;杨根科;王宏武设计研发完成，并于2022-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的零件分拣识别系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的零件分拣识别系统和方法，涉及计算机视觉和零件分拣领域，所述系统包括：训练模块和应用模块，在训练模块中建立模型，并将模型应用到应用模块中获得识别结果并将识别结果输出。训练模块包括：合成图像制作模块、实际图像采集模块、数据集生成模块、深度学习模块，其中，深度学习模块与数据集生成模块连接，接收训练集和验证集，并构建深度学习模型，包括目标识别网络和域自适应网络，目标识别网络用于特征的提取、对象的分类以及候选框的生成；域自适应网络用于对齐源域和目标域中图像的特征。

本发明授权一种基于深度学习的零件分拣识别系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的零件分拣识别系统，其特征在于，包括： 训练模块和应用模块，在所述训练模块中建立模型，并将所述模型应用到所述应用模块中获得识别结果并将所述识别结果输出； 其中，所述训练模块包括： 合成图像制作模块，所述合成图像制作模块绘制识别目标的三维合成图像，所述三维合成图像包含若干角度； 实际图像采集模块，所述实际图像采集模块获取所述识别目标的二维真实场景图像，并将所述二维真实场景图像作为训练集的一部分以及测试集； 数据集生成模块，所述数据集生成模块分别与所述合成图像制作模块和所述实际图像采集模块连接，通过机器学习方法对所述三维合成图像进行真值框和类别的标注，再将已标注的所述三维合成图像作为源域，将未标注的真实图像作为目标域，并按设定的比例生成训练集和验证集； 深度学习模块，所述深度学习模块与所述数据集生成模块连接，接收所述训练集和所述验证集，并构建深度学习模型，包括目标识别网络和域自适应网络，所述目标识别网络用于特征的提取、对象的分类以及候选框的生成；所述域自适应网络用于对齐所述源域和所述目标域中图像的特征； 所述应用模块也包括： 所述实际图像采集模块和所述深度学习模块，所述实际图像采集模块将重新采集所述识别目标的二维真实场景图像并作为所述深度学习模块中所建立模型的输入，在所述深度学习模块中生成所述识别结果； 所述应用模块还包括结果输出模块，所述结果输出模块连接所述深度学习模块，获取所述识别结果以及所述候选框的坐标，并将所述候选框的坐标转换为零件分拣工作台的世界坐标，并输出所述识别目标的类别和位置； 在构建深度学习模型的过程中，包括构建网络的正向传播和反向传播过程：将输入的所述训练集和所述验证集先通过特征提取层进行特征提取，而后进入分支，一部分继续目标识别网络的训练，另一部分进入域分类器；通过损失函数的反向传播和优化器对权重的更新寻找最优的特征提取器使得在所述域分类器的效果最差的同时所述深度学习模型的自身目标识别的预测结果最优。

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