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龙图腾网获悉佛山大学申请的专利一种基于视触特征融合的双阶段物体抓取方法及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：CN120134325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510611273.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于视触特征融合的双阶段物体抓取方法及系统是由朱文博;许曼玉;卢清华;罗陆锋;王恺;张云志;杨志豪设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视触特征融合的双阶段物体抓取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视触特征融合的双阶段物体抓取方法及系统，该方法包括：基于视触融合网络模型对待抓取物件进行视触特征融合处理，得到物件的视触融合特征向量；基于注意力机制残差卷积网络模型对待抓取物件进行位姿估计，得到抓取旋转角度和抓取质量分数；基于抓取旋转角度和抓取质量分数对待抓取物件进行预抓取，得到待抓取物件的物理参数信息；结合物件的视触融合特征向量以及物件的物理参数信息，对待抓取物件进行滑移检测。本发明能够充分融合待抓取物件的视觉特征与触觉特征以及有效的预测抓握物体的位姿信息，提高对物件抓取的准确度。本发明作为一种基于视触特征融合的双阶段物体抓取方法及系统，可广泛应用于机器视觉技术领域。

本发明授权一种基于视触特征融合的双阶段物体抓取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视触特征融合的双阶段物体抓取方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于视触融合网络模型对待抓取物件进行视触特征融合处理，得到待抓取物件的视触融合特征向量； 通过深度相机获取待抓取物件的深度图像数据并进行数据预处理，得到预处理后的深度图像数据； 构建注意力机制残差卷积网络模型； 所述注意力机制残差卷积网络模型具体包括卷积模块、残差模块、ESIP注意力机制模块与卷积转置模块，所述卷积模块、所述残差模块、所述ESIP注意力机制模块与所述卷积转置模块依次连接，所述ESIP注意力机制模块由EMA注意力机制模块与SE注意力机制模块并联形成； 将预处理后的深度图像数据输入至注意力机制残差卷积网络模型； 基于注意力机制残差卷积网络模型的卷积模块，对预处理后的深度图像数据进行卷积计算操作，得到待抓取物件的局部空间特征； 基于注意力机制残差卷积网络模型的残差模块，对待抓取物件的局部空间特征进行残差操作，得到增强后的待抓取物件局部空间特征； 基于注意力机制残差卷积网络模型的ESIP注意力机制模块，对增强后的待抓取物件局部空间特征进行多尺度特征提取与融合处理，得到加权组合后的待抓取物件特征图； 基于注意力机制残差卷积网络模型的卷积转置模块，对加权组合后的待抓取物件特征图进行上采样操作，得到抓取旋转角度和抓取质量分数； 基于抓取旋转角度和抓取质量分数对待抓取物件进行预抓取，得到待抓取物件的物理参数信息； 结合待抓取物件的视触融合特征向量以及待抓取物件的物理参数信息，对待抓取物件进行滑移检测，实现对待抓取物件的稳定抓取。

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