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龙图腾网获悉威海市力钰实业有限公司申请的专利一种基于改进YOLOv8的无序零件识别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：CN119992287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510090947.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于改进YOLOv8的无序零件识别方法是由宋歌;佟欣;苗文明;王伟刚设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv8的无序零件识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种基于改进YOLOv8的无序零件识别方法，本发明获取若干无序零件图像，将所述无序零件图像基于零件轮廓划分为若干子图像区域，确定所述子图像区域内零件的有效图像纹理以及轮廓复杂度；基于所述有效图像纹理数量以及轮廓复杂度确定子图像区域的特异异变指数，以划分子图像区域的特异异变类别；依据各所述子图像区域对应特异异变类别，对无序零件进行识别，包括，将所述子图像区域同一化，为所述子图像区域设置标签并划分数据集，将所述数据集输入至预配置的改进YOLOv8模型，以识别零件类别；或，确定所述子图像区域内的零件图像，与标准零件库进行对比，以识别零件类别，降低了运算算力，提高了零件识别的效率。

本发明授权一种基于改进YOLOv8的无序零件识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8的无序零件识别方法，其特征在于，包括： 获取若干无序零件图像，将所述无序零件图像基于零件轮廓划分为若干子图像区域，确定所述子图像区域内零件的有效图像纹理以及轮廓复杂度； 基于所述有效图像纹理数量以及轮廓复杂度确定子图像区域的特异异变指数，以划分子图像区域的特异异变类别； 依据各所述子图像区域对应特异异变类别，对无序零件进行识别，包括， 将所述子图像区域同一化，为所述子图像区域设置标签并划分数据集，将所述数据集输入至预配置的改进YOLOv8模型，以识别零件类别； 或，确定所述子图像区域内的零件图像，与标准零件库进行对比，以识别零件类别； 其中，所述改进YOLOv8模型的改进过程包括，为YOLOv8模型检测头增加ConTainer网络模块，确定HorNet网络模块为YOLOv8模型的骨干网络，引进轻量化网络LightConv模块，优化模型训练时的损失函数； 所述确定子图像区域的特异异变指数的过程包括， 确定基准有效图像纹理数量与有效图像纹理数量的比值为第一影响特征； 确定基准轮廓复杂度与轮廓复杂度的比值为第二影响特征； 确定第一影响特征与第二影响特征的加权求和值为特异异变指数； 所述依据各所述子图像区域对应特异异变类别，对无序零件进行识别，其中， 若子图像区域为非特异异变类别，则确定所述子图像区域内的零件图像，与标准零件库进行对比，以识别零件类别； 若子图像区域为特异异变类别，则将所述子图像区域同一化，为所述子图像区域设置标签并划分数据集，将所述数据集输入至预配置的改进YOLOv8模型，以识别零件类别。

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