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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利基于改进mask-rcnn算法的煤和矸石快速分拣机械臂系统的使用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：CN116494232B 。

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：202310466464.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于改进mask-rcnn算法的煤和矸石快速分拣机械臂系统的使用方法是由李卓钦;曹珍贯;李金标;方燎;杨逊;李锐设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进mask-rcnn算法的煤和矸石快速分拣机械臂系统的使用方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于改进mask‑rcnn算法的煤和矸石快速分拣机械臂系统的使用方法，包括：由改进的mask‑rcnn模型实现对煤和矸石检测和分割的算法；对双目相机采集到的煤和矸石图像计算深度信息的算法；对分割出的图像计算最优抓取角度的算法。本发明解决了煤和矸石检测分割的功能，实现了煤和矸石距离的测量，以及计算最优抓取角度的功能。该系统提高了对煤和矸石分拣的效率，对煤炭工业的绿色发展具有重要意义。

本发明授权基于改进mask-rcnn算法的煤和矸石快速分拣机械臂系统的使用方法在权利要求书中公布了：1.基于改进mask-rcnn算法的煤和矸石快速分拣机械臂系统的使用方法，其特征在于，该方法包括以下内容： 1把采集的煤和矸石数据集送入改进的mask-rcnn模型中进行训练，保存训练好的最优权重； 2对双目相机采集到的图片使用训练好的改进mask-rcnn算法进行检测和分割，对检测出来的煤和矸石读取在左右图片当中的视差，计算深度信息； 3根据分割出的煤和矸石的形状位置，计算出机器臂末端与煤和矸石的最优夹取角度； 其中所述内容1中，对mask-rcnn的Backbone层中的特征提取网络架构进行改进，把ResNet50的layer1中的结构改成Conv+BN结构，并引入残差结构，把layer2中的结构改成Conv+BN+ReLU结构，在layer3和layer4的结构中进一步增加残差结构和注意力机制，经过上述步骤后，使得特征提取部分得到的特征图高层特征的语义信息和底层特征的细节信息更丰富，为后续的检测和分割奠定了基础； 其中所述内容1中，针对煤和矸石进行检测和分类，环境和被测对象较为单一，因此对mask-rcnn的FPN层结构中，减少256×256的目标框anchor，只保留6种anchor面积分别是128×128、256×256、256×128、512×512、1024×1024、1024×512的情况，总anchor数减少原来的0.67倍，大大减少了训练和推理的时间。

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