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龙图腾网恭喜华中科技大学申请的专利一种铸造原砂粒度分布的图像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：CN119131379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411078229.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种铸造原砂粒度分布的图像识别方法及系统是由董选普;李贝贝;郭树人;周楚昊;曹华堂;刘鑫旺设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种铸造原砂粒度分布的图像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种铸造原砂粒度分布的图像识别方法及系统，所述方法包括：获取原砂颗粒图像并进行预处理；在卷积神经网络模型中引入实例分割分支网络，构建实例分割模型；通过预训练的实例分割模型对预处理后的原砂颗粒图像进行砂粒分割；根据所述砂粒分割结果计算砂粒的形状特征，并将所述砂粒的形状特征从像素尺寸转换到实际尺寸，计算砂粒的当量直径和形状因子；根据所述砂粒的当量直径和形状因子进行目数分类，统计每个目数的砂粒数量，得到铸造原砂粒度分布识别结果。本发明构建的实例分割模型可以实现对粘连砂粒的实例分割，减少因砂粒粘连带来的统计误差，并根据砂粒的形状特征进行目数分类和铸造原砂粒度分布统计，提高计算的准确度。

本发明授权一种铸造原砂粒度分布的图像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种铸造原砂粒度分布的图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取原砂颗粒图像并进行预处理；在卷积神经网络模型中引入实例分割分支网络，构建实例分割模型；通过预训练的实例分割模型对预处理后的原砂颗粒图像进行砂粒分割；根据所述砂粒分割结果计算砂粒的形状特征，并将所述砂粒的形状特征从像素尺寸转换到实际尺寸，计算砂粒的当量直径和形状因子；根据所述砂粒的当量直径和形状因子进行目数分类，统计每个目数的砂粒数量，得到铸造原砂粒度分布识别结果；所述实例分割模型包括ResNet模块、FPN模块、head模块和实例分割分支网络；所述ResNet模块、FPN模块、head模块依次连接，所述实例分割分支网络的输入端分别与FPN模块和head模块的输出端连接；所述ResNet模块用于从输入图像中分别提取出三个不同尺度的特征图，并将所述三个不同尺寸的特征图输出至FPN模块；所述FPN模块用于对所述ResNet模块输出的三个不同尺度的特征图进行自上而下的上采样和特征融合，输出多个尺度的特征层；所述head模块包括多个head网络，分别用于对所述FPN模块输出的多个尺度的特征层进行目标识别和回归；所述head网络为引入多个CBAM注意力机制的全卷积网络；所述实例分割分支网络用于根据head模块的检测结果，通过RoIAlign技术从FPN模块的特征层中提取固定大小的特征块进行掩膜预测，实现实例分割；所述根据所述砂粒分割结果计算砂粒的形状特征，并将所述砂粒的形状特征从像素尺寸转换到实际尺寸，计算砂粒的当量直径和形状因子具体包括：根据所述砂粒分割结果选择图像中具有完整mask信息的砂粒，遍历每个砂粒的mask中像素点，分别得到每个砂粒的连通域，根据所述连通域计算砂粒的形状特征；所述形状特征包括投影面积、最长最短弗雷特直径和或勒让德惯性椭圆长短轴；标定像素图像大小与SI单位下实际尺寸之间的对应关系，将砂粒的形状特征从像素尺寸转换到实际尺寸；根据每个砂粒的实际投影面积计算砂粒的当量直径，并根据最长最短弗雷特直径计算砂粒的形状因子，公式为： 其中，Ai为第i个砂粒的实际投影面积，XA,i为第i个砂粒的当量直径，为第i个砂粒的形状因子，分别为最长、最短弗雷特直径；所述根据所述砂粒的当量直径和形状因子进行目数分类，统计每个目数的砂粒数量，得到铸造原砂粒度分布识别结果具体包括：基于试验筛与筛孔尺寸对照表，根据砂粒的当量直径判断砂粒所属目数；利用每个砂粒的当量直径XA,i计算砂粒的体积Vi；统计每个目数对应的砂粒的总体积，根据每个目数的砂粒的总体积占所有砂粒的总体积的百分比来表征铸造原砂粒度分布。

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