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龙图腾网获悉深圳市海纳自动化科技有限公司;河南工程学院申请的专利一种工业设备自动化视觉定位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：CN120298646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510359421.1，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权一种工业设备自动化视觉定位方法及系统是由李曜;罗明雄;薛嘉怡;卢燕;何振辉;黄相淇设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业设备自动化视觉定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种工业设备自动化视觉定位方法及系统，方法包括：获取生产过程中不同种工业设备各自对应的多张设备图像；提取每张设备图像中的特征点，分别确定每个特征点对每种工业设备的指向值；将每个特征点分配至指向值最大的工业设备，得到每种工业设备对应的优选特征数据；基于每种工业设备对应的优选特征数据，对机器学习模型进行训练和测试，得到工业设备识别模型；将待测图像中提取到的待测特征数据输入工业设备识别模型，得到工业设备识别模型输出的工业设备类别；基于工业设备类别，对待测图像中的工业设备进行定位。本发明提供的方案，提升了工业设备类别的识别精度，提高了定位准确性和可靠性。

本发明授权一种工业设备自动化视觉定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工业设备自动化视觉定位方法，其特征在于，所述方法包括： 获取生产过程中不同种工业设备各自对应的多张设备图像； 提取每张设备图像中的特征点，并分别确定每个特征点对每种工业设备的指向值； 将每个特征点分配至指向值最大的工业设备，得到每种工业设备对应的优选特征数据； 基于每种工业设备对应的优选特征数据，对预先构建的机器学习模型进行训练和测试，得到工业设备识别模型； 将待测图像中提取到的待测特征数据输入所述工业设备识别模型，得到所述工业设备识别模型输出的工业设备类别； 基于所述工业设备类别，对所述待测图像中的工业设备进行定位； 提取每张设备图像中的特征点，包括： 确定每张设备图像中各个像素点的灰度信息和深度信息； 根据每张设备图像中各个像素点的灰度信息，确定每张设备图像中工业设备所在的物体区域； 依据每张设备图像中所述物体区域内每个像素点的深度信息，建立每张设备图像中物体区域对应的地形三维模型； 对每张设备图像中物体区域对应的地形三维模型进行区域划分，得到多个像素点集； 将每个像素点集中深度信息最大或最小的像素点作为特征点，得到每张设备图像中的特征点； 其中，每张设备图像中物体区域对应的地形三维模型的获取方法，包括： 依据每张设备图像中物体区域内深度信息最大的像素点，确定地平线； 将每张设备图像中物体区域内每个像素点与所述地平线的深度间距，作为每个像素点的高度； 依据每张设备图像中物体区域内所有像素点的高度，得到每张设备图像中物体区域对应的地形三维模型； 每个特征点对每种工业设备的指向值的确定方法，包括： 计算每个像素点集对应的特征表现值； 将特征点相同的像素点集中特征表现值最大的像素点集作为特征像素点集； 确定每张设备图像中每个特征像素点集对应的匹配区域； 计算每个特征像素点集中的特征点与每个匹配区域的匹配程度； 依据每个特征像素点集中的特征点与每个匹配区域的匹配程度，计算得到每个特征点对每种工业设备的指向值； 每个像素点集对应的特征表现值的计算方法，包括： 分别确定每个区域划分环节得到的像素点集中山谷点集数量和分水岭线点集数量，并确定每个像素点集的像素点数量、像素点高度最值以及每个中心连线直线上任意一组相邻像素点的高度差值； 依据所述山谷点集数量和分水岭线点集数量，计算得到每个区域划分环节山谷与分水岭线的数量差异程度； 依据所述每个像素点集的像素点数量和像素点高度最值，计算得到每个像素点集的平均高度分布值； 依据每个像素点集中各个中心连线直线上所有组相邻像素点的高度差值，计算得到相邻像素点高度差之和； 基于所述数量差异程度、所述平均高度分布值以及所述相邻像素点高度差之和，计算得到每个像素点集对应的特征表现值； 每个特征像素点集中的特征点与所述匹配区域的匹配程度的计算方法，包括： 分别确定每个像素点集中特征点的形状特征和相对位置特征，并确定所述匹配区域中与所述特征点对应的匹配点的形状特征和相对位置特征； 计算每个像素点集中特征点的形状特征与对应匹配点的形状特征之间的编辑距离，得到第一距离值； 计算每个像素点集中特征点的相对位置特征与对应匹配点的相对位置特征之间的编辑距离，得到第二距离值； 基于所述第一距离值和所述第二距离值，计算得到每个特征像素点集中的特征点与所述匹配区域的匹配程度； 每个特征点对每种工业设备的指向值的计算方法，包括： 将每个特征像素点集中的特征点与每种工业设备对应的所有匹配区域的匹配程度求和，得到每个特征点对每种工业设备的匹配求和值； 确定每个特征点与每种工业设备对应的各个匹配区域的匹配程度中的最大值，得到第一匹配最大值； 针对任一种工业设备，确定每个特征点与其他种工业设备对应的各个匹配区域的匹配程度中的最大值，得到第二匹配最大值； 计算所述第一匹配最大值与所述第二匹配最大值之间的差值绝对值，得到匹配最大差异值； 基于所述匹配最大差异值和所述匹配求和值，计算得到每个特征点对每种工业设备的指向值。

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深圳市海纳自动化科技有限公司;河南工程学院，其通讯地址为：518100 广东省深圳市光明区凤凰街道塘尾社区光明大道与东长路交叉口东南侧南太云创谷园区1栋505；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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