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龙图腾网获悉安徽唯嵩光电科技有限公司申请的专利一种基于神经网络的红枣机挡料板动态调整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：CN116229053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211563098.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于神经网络的红枣机挡料板动态调整方法是由魏芳坤;钱涛;李文宝;刘河山设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的红枣机挡料板动态调整方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的红枣机挡料板动态调整的方法,涉及分选设备技术领域，步骤为：采集红枣机运行中拍摄的图像，对采集的彩色图像进行背景分割算法处理，去掉背景区域；将采集的图像进行分类，给每类赋予不同的标签号，构建好训练数据样本，进行神经网络训练；设计用于分类的多分支卷积神经网络结构，使用数据集进行训练，完成训练后获取神经网络模型；将相机实时采集的图像输入到神经网络模型中，给出对应的标签值，并将标签值存储到同一位置，并实时更新；对实时更新且长度固定的标签值进行计算，统计每一类的占比，确定挡料板调整的方向；根据确定的挡料板调整方案，控制电机，完成调节。通过本发明可提高红枣机进料分拣的效率。

本发明授权一种基于神经网络的红枣机挡料板动态调整方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的红枣机挡料板动态调整的方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：使用相机采集红枣机运行中拍摄的RGB图像，对采集的彩色图像进行背景分割算法处理，去掉背景区域； 步骤S2：将采集的图像进行分类，给每类赋予不同的标签号，构建好训练数据样本，进行神经网络训练； 步骤S3：设计用于分类的多分支卷积神经网络结构，使用所述步骤S2的数据集进行训练，完成训练后获取神经网络模型； 步骤S4：将相机实时采集的图像通过所述步骤S1，输入到神经网络模型中，给出对应的标签值，并将标签值存储到同一位置，并实时更新； 步骤S5：对实时更新且长度固定的标签值进行计算，统计每一类的占比，以此确定挡料板调整的方向，以提高物料在红枣机上的有效布满率； 步骤S6：根据所述步骤S5确定的挡料板调整方案，通过控制单元下发到伺服电机，以此完成对挡料板的调节； 在所述步骤S1中，对采集的原始RGB图像进行去除背景之后，再对图像进行均分，确保每张图像的大小相同且只有一个存放物料的凹槽； 所述步骤S5计算不同标签值占比的包含以下步骤： 步骤S501：存储单元中存储的数据为A1、A2、A3、...、An，其中n为机器辊轮的个数，A1、A2、A3、...、An代表预测的标签值，将标签值为0的数据个数进行累加记为S0，将标签值为1的数据个数进行累加记为S1，将标签值为2的数据个数进行累加记为S2； 步骤S502：计算每一类的概率，,,,在这三类概率中，先比较P2是否超过了设定的阈值M2，其中阈值M2为提前设定，若达到了设定的阈值M2，将下发调大挡料板角度的信号，若未达到，则比较P0的值是否达到了设定的阈值M0，若超过了阈值M0，将下发调小挡料板角度的信号，若未超过，则不用进行调整； 步骤S503：在存储标签值数据的动态更新中，P0、P1和P2不断进行更新，并根据步骤S502的顺序实时判断挡料板是否需要调整。

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