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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于机器视觉和数字孪生技术的机械臂动作识别与控制方法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：CN119610128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510060456.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于机器视觉和数字孪生技术的机械臂动作识别与控制方法是由王玲;刘孝保;范瀚博;王琅;张浩杰;王思涵;陈康;奎懿煊设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉和数字孪生技术的机械臂动作识别与控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人技术、机器视觉、深度学习、计算机图形学以及数字孪生领域，特别是基于机器视觉和数字孪生技术的机械臂动作识别与控制方法。本发明通过机器视觉技术实时捕捉机械臂的运动状态和环境信息，结合图像处理算法，能够实现对机械臂动作的高精度识别，并根据识别结果实时调整控制策略；基于数字孪生模型，能够实时监控机械臂的状态变化，并与虚拟模型进行同步驱动，确保机械臂的动作与预期一致动；通过智能化识别与自动调整，减少了人为操作误差，提高了工作效率和生产精度，降低了系统维护的复杂性；数字孪生与机器视觉的结合能够实现对机械臂操作过程的实时优化，并通过模拟与预测避免潜在的故障发生，确保生产线的稳定运行。

本发明授权基于机器视觉和数字孪生技术的机械臂动作识别与控制方法在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉和数字孪生技术的机械臂动作识别与控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、利用工业相机获取机械臂的运动图像或视频，通过深度学习算法对图像或视频数据进行处理，提取出关键运动特征； S2、通过图像标注工具对分割后的图像进行精确的关节点标注，生成标准化的标注文件； S3、将标注完成的文件及其对应的图像数据按照比例划分为训练集和验证集，对目标检测模型进行训练； S4、通过训练后的目标检测模型对机械臂进行动作识别，对标注的关节点进行骨架连接，同时精确计算机械臂运动过程中各骨架之间的夹角，并将其动态可视化呈现在图像中； S5、根据机械臂的几何结构和运动模型，在虚拟环境中建立与物理机械臂一致的数字孪生模型，对机械臂进行控制； 所述S4包括： S4.1、使用训练后的目标检测模型检测机械臂运动中的关节点位置，根据关节点的检测结果构建机械臂的骨架，并将骨架动态连接，在每一帧中，根据检测到的关节点坐标，通过线段将相邻的关节点连接，形成骨架结构； S4.2、将机械臂运动过程的骨架和关节角度在图像中进行动态可视化呈现，实时将计算出的角度数值标注在关节点之间的连线上，在每一帧中更新关节点和骨架信息，确保整个机械臂运动的过程可被动态跟踪和显示； 所述机械臂关节角度计算包括： 步骤一、通过目标检测模型，提取出每个关节的中心坐标xi,yi，其中i代表不同的关节编号； 步骤二、二维角度计算：假设在二维图像平面中，机械臂的相邻两个关节的坐标分别为xi,yi和xi+1,yi+1，关节i和关节i+1之间的旋转角度θi使用反正切函数计算： θi＝tan-12yi+1-yi,xi+1-xi 其中，tan-12是反正切函数，用来处理在二维平面上从-π到π范围内的角度； 步骤三、三维空间中的角度计算：利用3D位置信息，使用向量的方法计算关节的夹角，假设关节i和i+1在3D空间中的坐标为ci,yi,zi和xi+1,yi+1,zi+1，关节之间的角度计算基于向量点积公式： vi＝xi+1-xi,yi+1-yi,zi+1-zi 通过点积公式计算夹角θi: 其中，vi和vi+1是相邻关节之间的向量，点积计算出的结果通过反余弦函数得到角度； 所述S5包括： S5.1、通过机械臂的几何参数和运动学模型，建立其数字孪生的基础结构，获取机械臂的具体几何参数，包括连杆长度、关节类型、关节极限角度和工作范围； S5.2、使用正向运动学描述从基座到末端执行器的位姿，基于DH参数定义每个连杆和关节的相对位置，建立机械臂的运动模型，通过逆向运动学计算给定末端执行器位置时所需的关节角度； S5.3、在虚拟环境中创建与物理机械臂一致的数字孪生模型，包含几何结构和运动模型，选择Unity工业仿真软件，使用SolidWorks创建机械臂的3D几何模型，并导入unity仿真平台中； S5.4、将物理机械臂的实时动作映射到数字孪生模型中，实现虚拟与现实的同步，通过机器视觉系统实时获取的关节角度，将这些角度数据传递到虚拟环境中的机械臂关节控制系统，更新虚拟模型的姿态。

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