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龙图腾网获悉苏州博致医疗科技有限公司申请的专利一种运动细胞深度信息估计方法及机器人微操作设备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：CN119784723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411923420.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种运动细胞深度信息估计方法及机器人微操作设备是由岳春峰;杨涵;黄宗杰;张焯然设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种运动细胞深度信息估计方法及机器人微操作设备在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人技术与图像处理技术领域，具体指一种运动细胞深度信息估计方法及机器人微操作设备，包括：采集各深度标签的深度值处的多张细胞图像，并构建数据集及划分其为训练集和测试集；将训练集中每张训练图像依次输入深度估计网络的FGAF模块，利用FG模块提取每张训练图像的加权特征图后，利用AF模块得到每张训练图像的最终特征图；再根据基于通道的特征增强方法，得到每张训练图像的增强特征图，最终得到每张训练图像中运动细胞的深度值；通过最小化加权损失函数，训练深度估计网络，得到训练好的深度估计网络。本发明降低了问题复杂性，提高了运动细胞深度值估计精度，增强了深度估计网络鲁棒性和泛化能力。

本发明授权一种运动细胞深度信息估计方法及机器人微操作设备在权利要求书中公布了：1.一种运动细胞深度信息估计方法，其特征在于，包括： 按照深度间隔阈值，将连续深度值范围离散化为多个深度标签及其深度值；在每个深度标签的深度值处，采集多张细胞图像；基于每张细胞图像及其对应深度标签的深度值，构建数据集，并将数据集划分为训练集和测试集； 将训练集中每张训练图像依次输入深度估计网络的细粒度注意力融合模块，对每张训练图像进行特征提取，得到每张训练图像的最终特征图，包括： 将当前训练图像输入细粒度注意力融合模块的细粒度特征提取模块，利用细粒度特征提取模块的分组卷积层，提取当前训练图像的每个尺度特征图；将当前训练图像的每个尺度特征图输入细粒度特征提取模块的全局池化层，输出当前训练图像的每个尺度特征图对应的特征权重向量；将当前训练图像的每个尺度特征图及其对应的特征权重向量输入细粒度特征提取模块的激活层，输出当前训练图像的加权特征图； 将当前训练图像的加权特征图输入细粒度注意力融合模块的注意力融合模块，利用注意力融合模块的融合池化层对当前训练图像的加权特征图中每个通道分别进行平均池化和最大池化操作后，拼接得到的加权特征图的平均池化矩阵和最大池化矩阵，输出当前训练图像的加权特征图的融合池化矩阵；将当前训练图像的加权特征图的融合池化矩阵输入注意力融合模块的全连接层，输出当前训练图像的加权特征图的通道重要性权重矩阵；将当前训练图像的加权特征图及其通道重要性权重矩阵输入注意力融合模块的加权层，输出当前训练图像的修正特征图；将当前训练图像的修正特征图输入注意力融合模块的池化卷积层，输出当前训练图像的最终特征图，进而得到每张训练图像的最终特征图； 将每张训练图像的最终特征图输入深度估计网络的处理层，利用通道交叉归一化方法，对每张训练图像的最终特征图中每个通道进行仿射变换后，随机对任意两个通道进行特征交换，得到每张训练图像的增强特征图； 将每张训练图像的增强特征图输入深度估计网络的输出层，输出每张训练图像对应深度标签的深度预测值，作为每张训练图像中运动细胞的深度值； 利用训练集，通过最小化加权损失函数，训练深度估计网络，得到训练好的深度估计网络，用于估计运动细胞的深度值。

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