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龙图腾网获悉江西铃瑞再生资源开发有限公司申请的专利一种基于图像识别的废旧金属分类识别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：CN120997639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511520010.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于图像识别的废旧金属分类识别方法及系统是由万麒超;李超;蔡波凯;江伟;万伟设计研发完成，并于2025-10-23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废旧金属分类识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业视觉检测技术领域，具体公开了一种基于图像识别的废旧金属分类识别方法及系统，通过图像采集系统获取金属表面视觉信息，经预处理后提取多层级深度特征并生成初步分类结果及置信度评估；当置信度不足时，启动多模态验证机制，采用激光诱导击穿光谱技术获取元素组成数据，通过结构光三维扫描技术获取表面拓扑特征；分别将元素数据与成分数据库匹配生成成分验证结果，将形貌特征与形貌库比对生成形貌验证结果；最终基于加权融合算法整合三类结果生成最终分类决策，控制分拣机构完成精准分拣。

本发明授权一种基于图像识别的废旧金属分类识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的废旧金属分类识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取待分拣废旧金属的表面视觉信息，对表面视觉信息进行预处理后，提取其多层级深度特征，包括：表层颜色纹理特征、中层轮廓形状特征和深层语义特征； 所述多层级深度特征的提取过程为： 采用多尺度卷积核组对预处理后的表面视觉信息进行并行卷积运算，提取不同尺度下的颜色分布特征与纹理细节特征，并将多尺度特征进行融合，生成表层颜色纹理特征； 基于表层颜色纹理特征，通过空间金字塔池化层捕获废旧金属的宏观轮廓结构与局部几何形态，并结合边缘增强算法强化轮廓边界信息，生成中层轮廓形状特征； 将中层轮廓形状特征输入至深层残差网络，通过级联的非线性变换挖掘特征间的深层语义关联，输出深层语义特征； S2：利用深度神经网络对多层级深度特征进行识别，以生成废旧金属的初步分类结果及对应的置信度评估值；当置信度评估值低于预设阈值时，采集对应废旧金属的元素光谱信息和三维结构信息； 所述置信度评估值的获取过程为： 计算概率分布的信息熵，信息熵用于表征分类决策的不确定性程度；同时计算初步分类结果对应特征向量在特征空间中的聚类紧密度；将不确定性程度与聚类紧密度进行加权求和，并对求和结果进行归一化处理，将归一化后的数值作为置信度评估值； S3：对元素光谱信息进行光谱解析，得到元素组成数据，将元素组成数据与标准成分数据库进行匹配，生成成分验证结果，具体包括： 计算元素组成数据与标准成分数据库中各标准牌号元素含量向量的余弦相似度；根据元素重要性对主要合金元素赋予更高权重；选取加权相似度最高的标准牌号作为候选匹配结果；当最高加权相似度大于或等于预设置信阈值时，直接输出标准牌号作为成分验证结果；当最高加权相似度小于预设置信阈值时，输出匹配失败标志并启动人工复核流程； 对三维结构信息进行点云处理，得到表面拓扑特征，将表面拓扑特征与基准形貌库进行比对，生成形貌验证结果； S4：对初步分类结果、成分验证结果和形貌验证结果进行综合评判，生成最终分类决策，根据最终分类决策控制分拣执行机构完成废旧金属的精准分拣。

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