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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种基于虚拟位姿与场景感知匹配学习的辅助装配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：CN115761285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211657723.X，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于虚拟位姿与场景感知匹配学习的辅助装配方法是由李明富;谭雅斌;邓旭康;朱凌枫;罗朝设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于虚拟位姿与场景感知匹配学习的辅助装配方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于虚拟位姿与场景感知匹配学习的辅助装配方法，属于智能制造技术领域。本发明为了感知场景，利用深度学习模型识别装配零部件及其在装配基体上的装配区域，利用深度学习模型输出的角点信息计算出相应的单应矩阵，从而将识别出的装配零部件渲染到相应装配区域内，为用户提供装配指导，同时在虚拟环境中生成零部件正确安装位姿匹配模板，将装配零部件的位姿信息与匹配模板进行比较，计算相似度得分，得到状态纠错信息。采用本发明的技术方案，可以降低用户的装配认知负担，实现产品的快速装配，并且提高装配效率以及准确率。

本发明授权一种基于虚拟位姿与场景感知匹配学习的辅助装配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于虚拟位姿与场景感知匹配学习的辅助装配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、收集装配对象的以下信息：装配基体的三维工件模型、各装配零部件的三维工件模型、装配零部件在装配基体上正确安装时的相对位姿、各装配零部件装配时所对应的装配工艺信息； 步骤2、将步骤1中收集到的信息导入虚拟装配环境中，设定一个与真实相机参数一致的虚拟相机，利用虚拟相机对正确安装位姿下的装配零部件进行不同角度上的图像采集，形成一组该装配零部件在装配基体上正确安装的位姿匹配模板； 步骤3、重复步骤2对不同的装配零部件分别进行图像采集，形成位姿匹配模板库； 步骤4、利用真实相机对不同的装配零部件进行图像采集，并为采集到的图像分别标记对应的装配零部件名称标签，建立装配零部件图像数据集； 步骤5、利用真实相机对装配基体进行图像采集，并在采集到的图像上标记角点，两个角点围成一个矩形待装配区域，并为待装配区域标记该区域的待装配零部件名称标签，建立装配基体图像数据集； 步骤6、以装配零部件图像数据集中的装配零部件图像为输入，装配零部件图像数据集中的名称标签为输出，构建深度学习模型Ⅰ； 将装配零部件图像数据集之中的数据输入到深度学习模型Ⅰ进行训练； 步骤7、以装配基体图像数据集中的装配基体图像为输入，装配基体图像数据集中的角点位置及对应的待装配区域的装配零部件名称标签为输出，构建深度学习模型Ⅱ； 将装配基体图像数据集之中的数据输入到深度学习模型Ⅱ进行训练； 步骤8、通过真实相机对装配作业现场进行图像采集，并将图像信息输入深度学习模型Ⅰ与深度学习模型Ⅱ中，根据深度学习模型Ⅰ的输出确定用户选择安装的装配零部件，根据深度学习模型Ⅱ的输出确定用户选择安装的装配零部件在装配基体上的装配区域及对应的角点信息； 步骤9、根据用户选择安装的装配零部件的工件模型及装配工艺信息，以其对应的角点信息为对准信息，将装配零部件三维工件模型与装配工艺信息渲染到真实的装配作业场景中，为用户提供装配指导； 步骤10、用户完成当前装配零部件的相应操作后，将装配完成的图像与步骤3中位姿匹配模板库中所对应的匹配模板进行匹配，计算匹配模板与装配完成图像之间的相似度得分，若相似度得分大于设定的阈值，则输出完成该装配零部件的装配，若小于阈值则执行步骤11； 步骤11、利用真实场景中的二维信息与深度信息估计当前装配零部件位姿信息，并将得到的位姿与步骤3中匹配模板所对应的位姿进行比较，计算位姿差值，并将位姿差值重新渲染，为用户提供装配纠错信息重新装配； 步骤12、重复步骤8到步骤11直至完成所有装配零部件的装配。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湘潭大学，其通讯地址为：411105 湖南省湘潭市雨湖区湘潭大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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