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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利基于深度学习的油田机械臂抓取3D视觉引导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：CN119266736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411411719.4，技术领域涉及：E21B19/00；该发明授权基于深度学习的油田机械臂抓取3D视觉引导系统是由钟敏;朱晓凤;傅子阳;陈冠宇设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的油田机械臂抓取3D视觉引导系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的油田机械臂抓取3D视觉引导系统，包括：装载有运动控制系统的油田机械臂以及与其通信连接的数据采集模块、数据处理模块、初始化标定模块、目标检测模块和抓取检测模块。在油田作业中，系统初运行或移动时，初始化标定模块获取参数初始化。数据处理模块对采集图像实时计算，确保钻杆静止后，将图像和点云数据传至目标检测模块确定物体位置，再作为初始姿态估计结果传入抓取检测模块，最后结果传入机械臂运动控制系统进行抓取操作。综上所述，本发明实现了对钻杆的高效、智能、精准识别与抓取，为油田机械臂在复杂任务中的应用提供了新的可能性，并对油田自动化和智能生产产生了深远影响。

本发明授权基于深度学习的油田机械臂抓取3D视觉引导系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的油田机械臂抓取3D视觉引导系统，其特征在于，包括以下步骤： a.在初运行系统装置或系统装置发生移动时，运行初始化标定模块，以获取并初始化所需参数； b.数据处理模块实时计算数据采集模块传输过来的图像，确保待抓取钻杆处于静止状态后，将数据采集模块所采集到的图像数据和点云数据传输到目标检测模块； c.目标检测模块确定感兴趣物体的位置、方向和大致范围，将其作为初始姿态估计结果和约束条件传入抓取检测模块； d.抓取检测模块对钻杆姿态进行估计，并将估计结果传输到油田机械臂的运动控制系统； e.装载有运动控制系统的油田机械臂根据接收到的信息控制油田机械臂进行抓取操作； 数据采集模块采用的是RGB相机和激光雷达或者RGBD相机，数据处理模块对输入的多张连续彩色图像采用背景差分法来判断待抓取钻杆是否保持静止，所述数据处理模块包括以下步骤： a.进行背景差分，基于混合高斯模型建模并使用背景减法； b.对图像进行灰度化、二值化、腐蚀膨胀处理，得到前景轮廓，并绘制前景轮廓的外接矩形； c.判断矩形中心位置的差异，若差异小于设定的阈值，则认为目标保持静止； d.将此时的RGB图像和对应的点云数据发送给目标检测模块； 所述初始化标定模块包括以下步骤： a.启动系统装置，通过内建的视觉传感器和外部的标定板进行初步的视觉校准； b.利用油田机械臂末端的校准工具对视觉传感器进行更精细的校准，以确保油田机械臂与视觉传感器之间的精确空间对应关系； c.在油田机械臂的可达范围内，设置多个校准点，并记录下这些点相对于视觉传感器的位置信息； d.根据采集到的校准点数据，计算并生成油田机械臂的运动学模型和视觉传感器的内外参矩阵，完成初始化标定； e.初始化标定完成后，保存相关参数，以便后续运行使用； 步骤c包括如下步骤： 目标检测模块将对输入进来的多模态数据进行3D目标检测； 3D目标检测主要包括异构特征对齐问题和多模态数据融合问题； 对RGB数据和点云数据分别进行图像特征提取和体素特征提取； 使用3D-2D坐标投影，将体素特征映射到相应的图像特征，获得对应图像特征索引，3D-2D坐标投影的具体公式如下： Ri＝RC·Tcam-lidar·Vi； RC是相机校正旋转矩阵和标定矩阵的组合，Tcam-lidar是相机投影矩阵，Vi是体素特征中心，Ri是相应的图像特征索引； 找到对应索引像素特征，通过索引平移有效距离地获得相邻像素特征，在像素查询中利用曼哈顿距离，在距离阈值内采样K个像素； 将这K个像素与使用交叉注意力机制来动态捕获两种模态之间的相关性，并实现后续融合； 将融合后的特征输入到3DBackbone中进一步处理分析，然后进行预测。

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