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龙图腾网获悉杭州艾铂特智能科技有限公司申请的专利一种基于智能识别和控制的残极炭块分拣方法和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：CN120133187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510621664.8，技术领域涉及：B07C5/34；该发明授权一种基于智能识别和控制的残极炭块分拣方法和系统是由柯仲杰;邓成呈;张涛;崔海涛;余永武设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能识别和控制的残极炭块分拣方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能识别和控制的残极炭块分拣方法和系统，包括将残极破碎且破碎得到的电解质块和残极炭块掉落在传输带上；对传输带的电解质块和残极炭块进行拍照得到图片；将图片使用NanoDet网络模型进行算法识别获得识别信息；基于识别信息，通过机械臂将残极炭块夹取。本发明实现对高速运行的传输皮带上的由电解质块与残极炭块混合构成的物料流实施精准检测、定位和快速分拣的操作，其不仅能够精准判别出残极炭块，还能同步识别其大小尺寸规格以及位置坐标。

本发明授权一种基于智能识别和控制的残极炭块分拣方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智能识别和控制的残极炭块分拣方法，其特征在于，包括： 将残极破碎且破碎得到的电解质块和残极炭块掉落在传输带上； 对所述传输带的所述电解质块和所述残极炭块进行拍照得到图片； 将所述图片使用NanoDet网络模型进行算法识别获得识别信息；所述识别信息包括残极炭块的大小信息、分类信息、坐标信息、时间戳信息、速度信息； 基于所述识别信息，通过机械臂将所述残极炭块夹取，包括： 实时传感器获取所述残极炭块速度并利用相机进行图像采集，同时记录采集时间； 计算所述残极炭块在所述图片识别耗时内的位移； 基于所述位移，计算所述目标与所述机械臂抓爪的相对距离； 计算所述机械臂抓爪抓到所述目标所需时间； 计算所述机械臂抓爪调整时间； 所述目标所需时间与所述调整时间的差值为等待时间； 若所述等待时间为正值，则所述机械臂抓爪及时抓取出所述残极炭块； 若所述等待时间为负值，则无法抓取等待下一次抓取； 其中，将所述图片使用NanoDet网络模型进行算法识别获得识别信息包括： 对所述图片进行预处理，将所述图片调整为固定尺寸并进行归一化处理； 处理后经过轻量级的Backbone神经网络提取所述图片的特征； 利用BiFPN神经网络对不同尺度的所述特征进行融合； 融合后进行目标分类和边界框回归，预测目标的类别和位置； 对每个所述目标进行中心点检测，输出所述目标的边界框、类别和置信度； 基于所述识别信息中的坐标信息和大小信息转换成现实世界的坐标信息和目标尺寸，其包括： 获取原图分辨率分辨率w*h以及所述原图中对应现实物体的区域大小； 同时计算所述NanoDet网络模型输入所述图片的尺寸与所述原图的分辨率的比例系数； 从所述识别信息中获取目标检测框的大小，计算出目标的实际大小尺寸； 其中，所述目标的实际宽度为； ； 所述目标的实际高度为； ； 式中：； 还包括以下步骤： 识别信息输入到分拣执行算法中，通过实时传感器获取物体速度v并利用工业相机进行图像采集，同时记录采集时间；通过处理图像，计算物体在图像处理耗时内的位移； ； 根据位移公式，计算目标物与抓爪的相对距离； ； 其中，s是初始距离，Δs是物体的运动位移；目标物到达抓取点所需的时间为； ； 为了确保抓取动作与目标物同步，机械臂需要在时间t3内调整到位，其中机械臂运动时间可通过速度和运动距离得到； ； 计算同步等待时间； ； 计算出同步等待时间后，判断同步等待时间是否是正值，如果为负值则表示本次残极炭块的运动时间少于分拣机构动作的时间，分拣机构将无法分拣该炭块，算法控制分拣机构跳过本次分拣，等待下一次分拣，如果同步等待时间为正值，则执行线程等待△t2的时间。

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