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龙图腾网获悉北京积加科技有限公司申请的专利物品拿取方法、智能机器人、计算机可读介质和程序产品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：CN118769240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202410775595.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权物品拿取方法、智能机器人、计算机可读介质和程序产品是由董涵;蒲立;唐矗设计研发完成，并于2024-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本物品拿取方法、智能机器人、计算机可读介质和程序产品在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了物品拿取方法、智能机器人、计算机可读介质和程序产品。该方法的一具体实施方式包括：对物品拿取请求信息进行解析；获取各个预存物品图像作为参照物品图像组；控制智能机器人移动至物品存放位置处；获取拍摄图像；对拍摄图像进行物品分割处理，得到物品图像组；从物品图像组中的匹配出各个物品图像作为匹配物品图像组；对于每个匹配物品图像：进行物品校验处理；响应于满足第一预设校验条件，且物品品牌名称满足预设非空条件，进行品牌校验处理；将满足第二预设校验条件的各个匹配物品图像确定为目标物品图像组；控制智能机器人拿取物品。该实施方式减少了误拿取的次数，提高了用户体验，可以执行较细粒度的物品拿取指令。

本发明授权物品拿取方法、智能机器人、计算机可读介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种物品拿取方法，应用于智能机器人，包括： 响应于检测到目标用户的物品拿取请求信息，对所述物品拿取请求信息进行解析，得到物品拿取信息，其中，所述物品拿取信息包括物品存放位置信息、物品拿取数量、物品品牌名称、物品名称； 获取对应所述物品品牌和所述物品名称的各个预存物品图像作为参照物品图像组，其中，所述各个预存物品图像为从对应所述物品品牌和所述物品名称的物品的前方、后方、左侧、右侧、上方、下方拍摄的图像； 控制所述智能机器人移动至所述物品存放位置信息对应的物品存放位置处； 获取所述物品存放位置的拍摄图像； 对所述拍摄图像进行物品分割处理，得到分割后的物品图像组，其中，所述物品图像组中的每个物品图像对应一个物品，所述对所述拍摄图像进行物品分割处理，得到分割后的物品图像组，包括： 对所述拍摄图像进行标准化处理，得到标准化图像； 将所述标准化图像缩放至预设尺寸，得到缩放图像； 将所述缩放图像输入至预先训练的像素类别划分模型，得到各个像素点对应的划分类别，其中，所述像素类别划分模型为预先训练的以图像为输入数据、以图像中每个像素对应的划分类别为输出的神经网络模型，划分类别为用于分割图像区域的类别，划分类别包括各个物品对应的各个物品类和背景类； 对于满足预设物品类别条件的每个划分类别，执行以下步骤： 将所述缩放图像中对应所述划分类别的各个像素点确定为物品像素点集合，其中，满足所述预设物品类别条件的每个划分类别对应一个物品； 从所述物品像素点集合中选择满足预设边缘条件的各个物品像素点作为边缘像素点集合； 对于所述边缘像素点集合中的每个边缘像素点，从所述缩放图像中提取对应所述边缘像素点的相邻像素点组； 对所提取的各个相邻像素点组进行去重处理，得到相邻像素点集合； 将所述物品像素点集合和所述相邻像素点集合对应的图像区域确定为复制图像区域； 基于所述预设尺寸和所述复制图像区域，生成物品图像，其中，所述物品图像对应一个物品； 将所复制的各个物品图像组合为分割后的物品图像组； 基于所述参照物品图像组，从所述物品图像组中的匹配出各个物品图像作为匹配物品图像组； 对于所述匹配物品图像组中的每个匹配物品图像，执行以下步骤： 基于所述物品名称，对所述匹配物品图像进行物品校验处理，得到第一物品校验结果； 响应于确定所述第一物品校验结果满足第一预设校验条件，且所述物品品牌名称满足预设非空条件，基于所述物品品牌名称对应的物品品牌图像，对所述匹配物品图像进行品牌校验处理，得到第二物品校验结果； 将所述匹配物品图像组中对应的第二物品校验结果满足第二预设校验条件的各个匹配物品图像确定为目标物品图像组； 基于所述目标物品图像组和所述物品拿取数量，控制所述智能机器人在所述物品存放位置处拿取物品。

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