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龙图腾网获悉深圳市浩川自动化技术有限公司申请的专利一种视觉运动控制方法和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：CN116664622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310440265.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种视觉运动控制方法和装置是由万里华;张继勇设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉运动控制方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及运动控制技术领域，揭露了一种视觉运动控制方法，包括：利用第一摄像机获取第一初始图集，利用第二摄像机实时获取第二初始图集，对第二初始图集进行运动除噪，得到第二运动图集；从第一初始图集中提取出第一位姿特征，从第二运动图集中提取出第二位姿特征，根据第一位姿特征和第二位姿特征进行三维重建，得到环境三维模型，对环境三维模型进行物体分割和语义识别，得到环境物体语义集；利用环境物体语义集对环境三维模型进行运动标注，并提取出目标运动点以及目标运动点的目标三维坐标，根据目标三维坐标控制机器臂进行装配运动。本发明还提出一种视觉运动控制装置。本发明可以提高数据风险识别时的精确度。

本发明授权一种视觉运动控制方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种视觉运动控制方法，其特征在于，所述方法包括： S1：利用固定于运动基座上的第一摄像机实时获取机器臂的第一初始图集，利用固定于所述机器臂上的第二摄像机实时获取第二初始图集，获取所述机器臂的实时运动参数，根据所述实时运动参数对所述第二初始图集进行运动除噪，得到第二运动图集； S2：将所述第一初始图集除噪融合成第一位姿图片，从所述第一位姿图片中提取出第一位姿特征，将所述第二运动图集除噪融合成第二位姿图片，从所述第二位姿图片中提取出第二位姿特征，对所述第一位姿特征和所述第二位姿特征进行特征匹配，得到特征匹配点集，其中，所述将所述第一初始图集除噪融合成第一位姿图片，包括： S21：对所述第一初始图集进行图块拆分，得到第一图块组集； S22：逐个选取所述第一图块组集中的第一图块组作为目标第一图块组，对所述目标第一图块组进行小波变换，得到目标第一小波系数组集； S23：逐个选取所述目标第一小波系数组集中的第一小波系数组作为目标第一小波系数组，利用如下的图块模糊度公式计算出所述目标第一小波系数组对应的模糊度： 其中，S是指所述模糊度，k是指所述目标第一小波系数组的层数序号，K是指所述目标第一小波系数组的分解总层数，h是指行数序号，Nk是指所述目标第一小波系数组中第k层小波分解后的总行数，j是指列数序号，Mk指所述目标第一小波系数组中第k层小波分解后的总列数，whjk是指所述目标第一小波系数组中第k层第h行第j列的小波系数的振幅值，P是指所述目标第一小波系数组对应的第一图块的像素总行数，p是指行数序号，Q是指所述目标第一小波系数组对应的第一图块的像素总列数，q是指列数序号，wpqk是指所述目标第一小波系数组中第k层第p行第q列的小波系数的振幅值； S24：将所述目标第一小波系数组集对应的所有的模糊度汇集成目标模糊度组，从所述目标模糊度组中筛选出数值最小的模糊度作为目标模糊度； S25：将所述目标第一图块组中所述目标模糊度对应的第一图块作为目标第一图块，将所述第一图块组集中所有的目标第一图块拼接成第一位姿图片； S3：获取所述第一摄像机的第一实时位姿，根据所述第一实时位姿计算出所述第二摄像机的第二实时位姿，根据所述第二实时位姿生成所述第二摄像机的相机外参，根据所述相机外参对所述特征匹配点集进行空间系转化，得到标准匹配点集； S4：根据所述标准匹配点集对所述第一位姿图片和所述第二位姿图片进行三维重建，得到环境三维模型，对所述环境三维模型进行物体分割，得到环境物体模型集，对所述环境物体模型集进行语义识别，得到环境物体语义集，对所述环境物体模型集进行语义识别，得到环境物体语义集； S5：利用所述环境物体语义集对所述环境三维模型进行运动标注，得到标准环境模型，从所述标准环境模型中提取出目标运动点以及所述目标运动点的目标三维坐标，根据所述目标三维坐标控制所述机器臂进行装配运动。

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