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龙图腾网恭喜中国天楹股份有限公司;上海智楹机器人科技有限公司;江苏天楹环保能源成套设备有限公司申请的专利一种基于深度学习的垃圾分选机器人视觉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：CN114049557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202111323743.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的垃圾分选机器人视觉识别方法是由严圣军;刘德峰;梅文豪;倪玮玮设计研发完成，并于2021-11-10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垃圾分选机器人视觉识别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垃圾分选机器人视觉识别方法，2D面阵相机和3D线阵相机在同一世界坐标系下完成同步标定；建立YOLOv4目标检测模型；启动多线程，实时获取编码器脉冲值，2D相机和3D相机同时进行图像数据采集；获取内存中的当轮廓图像数据，得到目标物的实际高度信息和宽度信息，并连同YOLOv4目标检测模型得到的矩形框中心坐标、矩形框宽、矩形框高和目标种类一起发送给垃圾分选机器人，使机器人实现实时在线抓取并分类。本发明通过同步采集2D相机和3D相机图像，编码器脉冲数值将YOLOv4检测模型检测出的目标图像和3D扫描数据对应起来，求出目标高度、宽度信息，此方法检测速度快、识别精度高。

本发明授权一种基于深度学习的垃圾分选机器人视觉识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的垃圾分选机器人视觉识别方法，其特征在于包含以下步骤：步骤一：2D面阵相机和3D线阵相机在同一世界坐标系下完成同步标定；步骤二：建立YOLOv4目标检测模型；步骤三：启动多线程，实时获取编码器脉冲值，2D相机和3D相机同时进行图像数据采集，2D相机采集待识别检测的RGB图像，3D相机采集目标图像的轮廓和高度信息；步骤四：将RGB图像输入YOLOv4目标检测模型中得到矩形框中心坐标、矩形框宽、矩形框高和目标种类；步骤五：3D相机循环采集单轮廓图像，将数据依次存储在指定大小的内存中，单轮廓图像的内存占用大小由编码器脉冲数量决定；所述步骤五具体为：数据分析处理模块计算目标物料在3D存储内存中的起始位置，具体计算公式如下： 其中，A表示当前编码器脉冲值；B表示初始启动脉冲值；1216表示一条轮廓上有1216个扫描点；3表示x、y、z共3个坐标值；4表示每个扫描点的x、y、z值每个各占4个字节；循环采集3D线阵相机单轮廓图像，将数据依次存储在指定大小的内存中，存储字节大小具体计算公式如下： 其中，1.6mm表示扫描到的两条轮廓之间世界坐标距离；1216表示一条轮廓上有1216个扫描点；3表示xyz共3个坐标值；4表示每个扫描点的xyz值每个各占4个字节；根据目标物料在3D存储内存中的起始位置、目标物料的存储字节大小，最终综合换算得到目标物料在3D存储内存中的最终末端位置，具体计算公式如下：最终末端位置＝内存初始位置+存储字节大小数据分析处理模块中实现对应目标3D扫描内存数据的读取，即可完成读取在3D存储内存数据中的目标物料在三维世界中的x、y、z值；步骤六：获取内存中的当轮廓图像数据，得到目标物的实际高度信息和宽度信息，并连同YOLOv4目标检测模型得到的矩形框中心坐标、矩形框宽、矩形框高和目标种类一起发送给垃圾分选机器人，使机器人实现实时在线抓取并分类。

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