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龙图腾网获悉龙岩学院申请的专利基于3D视觉系统的堆叠工件无序抓取方法及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：CN120645234B 。

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：202511157365.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于3D视觉系统的堆叠工件无序抓取方法及系统是由廉梦佳;陈雪云;王诗宇;李荣天;洪智远;焦慧清设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于3D视觉系统的堆叠工件无序抓取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于3D视觉系统的堆叠工件无序抓取方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，方法包括：通过深度相机获取堆叠工件的RGB图像和深度图像，并生成点云数据；利用集成MSDA模块的改进MaskR‑CNN模型对RGB和深度图像进行实例分割，结合ICP算法与模板点云配准实现工件位姿估计；通过手眼标定建立相机与机械臂的坐标关系，获取工件在机械臂基座坐标系下的6D位姿；根据点云质心距离和点数计算抓取优先级，选取最优目标进行抓取，循环完成所有工件的无序抓取。本发明通过集成MSDA模块的改进MaskR‑CNN模型和ICP算法结合3D视觉系统，实现对堆叠工件的精确实例分割与位姿估计，从而准确地完成无序抓取任务。

本发明授权基于3D视觉系统的堆叠工件无序抓取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于3D视觉系统的堆叠工件无序抓取方法，其特征在于，包括： S1，通过深度相机拍摄堆叠工件并提取出RGB图像和深度图像，基于RGB图像和深度图像生成堆叠工件点云数据，通过集成MSDA模块的改进MaskR-CNN模型对RGB图像和深度图像进行实例分割，得到分割的像素； S2，对堆叠工件进行位姿估计，采用两阶段算法，第一阶段将分割的像素映射到堆叠工件点云数据以提取各目标局部点云，第二阶段通过ICP算法将各目标局部点云与预设的模板点云进行配准，获得目标局部点云相对于模板的刚性变换矩阵； S3，采用手在眼外的标定方式，对机械臂基座与相机坐标进行标定，得到手眼标定矩阵，将刚性变换矩阵与手眼标定矩阵组合，获得堆叠工件在机械臂基座坐标系下的6D位姿信息； S4，基于堆叠工件点云数据的质心与相机的距离和堆叠工件点云点数计算抓取优先级分数，将抓取优先级分数最高的工件作为最优目标； S5，基于6D位姿信息引导机械臂对最优目标进行抓取，抓取完成后循环选取下一个待抓取工件，直至所有待抓取工件全部完成抓取任务。

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