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龙图腾网恭喜江苏六朝十代食品有限公司;南京工程学院申请的专利一种基于深度学习的密集堆叠花蕾分拣方法及分拣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：CN118952195B 。

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：202411072322.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于深度学习的密集堆叠花蕾分拣方法及分拣系统是由朱晓春;江明理;江俊夫;江俊伟;胡彬设计研发完成，并于2024-08-06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密集堆叠花蕾分拣方法及分拣系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的密集堆叠花蕾分拣方法及分拣系统，包括如下步骤：完成机械臂的示教；采集密集堆叠花蕾的RGB图像和点云深度图；改进深度学习模型并进行预训练，获取目标检测模型；使用目标检测模型对采集到的RGB图像进行目标检测，获取目标花蕾的预测信息和目标花蕾质心的二维坐标，进而在点云深度图中测得目标花蕾分拣位置的空间坐标；选出待分拣花蕾并将其分拣位置的空间坐标依次发送给驱动控制器；驱动控制器接收待分拣花蕾分拣位置的空间坐标后，控制机械臂执行分拣；将不同的待分拣花蕾分拣到指定位置。本发明对密集堆叠花蕾进行目标检测的准确率更高，需要的算力小；预测待分拣花蕾的分拣位置更准确；分拣效率更高。

本发明授权一种基于深度学习的密集堆叠花蕾分拣方法及分拣系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的密集堆叠花蕾分拣方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S01：对相机坐标系，机械臂坐标系进行手眼标定，并完成机械臂的示教；步骤S02：图像采集端采集密集堆叠花蕾的RGB图像和与之像素相对应的点云深度图；步骤S03：改进YOLOv8深度学习模型，并进行预训练，获得目标检测模型；步骤S04：使用目标检测模型对采集到的RGB图像进行目标检测，获取目标花蕾的类别和预测框，使用梯度加权类激活映射生成的热力图获得目标花蕾质心的二维坐标，在点云深度图中对目标花蕾质心的二维坐标进行深度测距来获取目标花蕾质心的空间坐标，将其作为目标花蕾分拣位置的空间坐标；步骤S05：对目标花蕾进行优先分拣筛选，选出待分拣花蕾并将其分拣位置的空间坐标依次发送给驱动控制器；步骤S06：驱动控制器接收待分拣花蕾分拣位置的空间坐标后，控制机械臂执行分拣；步骤S07：机械臂执行分拣，将待分拣花蕾分拣到指定位置。

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