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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种面向多种背景下的机器人抓取检测方法及装置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：CN119635626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411665529.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种面向多种背景下的机器人抓取检测方法及装置是由高赫佳;杨洋;赵俊杰;何传峰;孙长银设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多种背景下的机器人抓取检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向多种背景下的机器人抓取检测方法及装置，涉及机器人智能控制技术领域。该方法包括：获取抓取数据集；对抓取数据集进行预处理，获得预处理后的抓取数据集；构建自适应多背景抑制抓取网络；根据预处理后的抓取数据集，对自适应多背景抑制抓取网络进行训练，获得训练好的自适应多背景抑制抓取网络；获取待抓取物体的RGB‑D图像数据；将待抓取物体的RGB‑D图像数据输入训练好的自适应多背景抑制抓取网络中，获得抓取质量图、抓取角度图以及抓取宽度图；根据抓取质量图、抓取角度图以及抓取宽度图，估计抓取位姿数据；根据抓取位姿数据进行运动规划，使机器人执行抓取任务。采用本发明可提升机器人系统的抓取操作的实时性和精确度。

本发明授权一种面向多种背景下的机器人抓取检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向多种背景下的机器人抓取检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取抓取数据集； S2、对所述抓取数据集进行预处理，获得预处理后的抓取数据集； 其中，所述S2的对所述抓取数据集进行预处理，包括： 对所述抓取数据集进行清洗处理、数据转换处理以及抓取注释处理； S3、构建自适应多背景抑制抓取网络； 其中，所述自适应多背景抑制抓取网络，包括：卷积层、反卷积层、5个残差模块、SEGCM模块以及CBAM模块； 其中，所述残差模块包括：两个3×3卷积核以及Mish激活函数； 所述残差模块，用于对输入特征图进行卷积操作，提取局部特征，输出融合特征图； 其中，所述SEGCM模块包括：3个1×1卷积核、3×3卷积核、Mish激活函数、Sigmoid激活函数以及全连接层； 所述SEGCM模块，用于提取通道间的关系，通过全局上下文信息对特征表示进行优化，输出关键特征； 其中，所述CBAM模块包括：通道注意力模块以及空间注意力模块； 所述通道注意力模块，用于对输入特征进行池化操作，获得注意力增强特征； 所述空间注意力模块，用于对注意力增强特征进行池化操作，获得空间注意力特征； S4、根据所述预处理后的抓取数据集，对所述自适应多背景抑制抓取网络进行训练，获得训练好的自适应多背景抑制抓取网络； 其中，所述S4的根据所述预处理后的抓取数据集，对所述自适应多背景抑制抓取网络进行训练，获得训练好的自适应多背景抑制抓取网络，包括： S41、将所述预处理后的抓取数据集，输入自适应多背景抑制抓取网络中，通过卷积层进行特征提取，获得初步特征； S42、将初步特征输入残差模块中，通过3×3卷积核进行处理，获得局部特征；根据残差机制，通过归一化、Mish激活函数以及3×3卷积核对局部特征进行处理，输出融合特征；所述融合特征包括原始输入的初步特征和经过卷积层处理后的特征； S43、将融合特征输入SEGCM模块中，通过两个1×1卷积核、Mish激活函数以及Sigmoid激活函数进行处理，获得压缩后的特征向量；根据压缩后的特征向量，通过3×3卷积核、Mish激活函数、Sigmoid激活函数以及全连接层进行处理，获得注意力权重图； S44、将注意力权重图输入CBAM模块中，通过通道注意力模块进行处理，获得注意力加权后的通道特征；将注意力加权后的通道特征输入空间注意力模块，获得空间注意力特征；根据空间注意力特征和注意力加权后的通道特征，生成注意力增强特征； S45、将注意力增强特征输入反卷积层进行处理，获得抓取质量图、抓取角度图以及抓取宽度图；根据抓取质量图、抓取角度图以及抓取宽度图对自适应多背景抑制抓取网络进行训练，获得训练好的自适应多背景抑制抓取网络； S5、获取待抓取物体的RGB-D图像数据； S6、将所述待抓取物体的RGB-D图像数据输入所述训练好的自适应多背景抑制抓取网络中，获得抓取质量图、抓取角度图以及抓取宽度图； S7、根据所述抓取质量图、抓取角度图以及抓取宽度图，估计抓取位姿数据；根据所述抓取位姿数据进行运动规划，使机器人执行抓取任务。

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