买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安建筑科技大学申请的专利一种跨模态矫正融合机器人抓取检测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：CN117140516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202311188577.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种跨模态矫正融合机器人抓取检测方法及系统是由徐胜军;申瑞;詹博涵;吕红强;刘光辉;孟月波;韩九强;杨朋于设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨模态矫正融合机器人抓取检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨模态矫正融合机器人抓取检测方法及系统，构建基于边缘引导的跨模态矫正融合抓取检测模型；收集抓取数据集用于模拟生产线环境，建立Xauat‑Grasping单目标抓取数据集；对公开数据集和Xauat‑Grasping单目标抓取数据集进行数据增强，并划分训练集和测试集；利用训练集对跨模态矫正融合抓取检测模型进行训练，利用测试集在真实场景下进行测试，利用测试完的跨模态矫正融合抓取检测模型实现跨模态矫正融合机器人抓取检测。在保证抓取实时性的同时提升了抓取精度，并在复杂环境下具有非常强的鲁棒性。

本发明授权一种跨模态矫正融合机器人抓取检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨模态矫正融合机器人抓取检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建基于边缘引导的跨模态矫正融合抓取检测模型，基于边缘引导的跨模态矫正融合抓取检测模型包括编码阶段、解码阶段以及抓取预测阶段； 编码阶段构建双模态的特征提取模块，共4个阶段，每个阶段都由并行的两层常规卷积和堆叠的FasterNet模块组成，每个FasterNet模块由一个部分卷积和两个普通卷积形成倒置的残差模块；每一阶段采样后进入跨模态矫正融合模块，经过矫正后的特征分别进入下一阶段，融合后的特征逐级输送给上采样阶段； 解码阶段，构建Context模块，通过引入多个分支聚合不同尺度的特征，采用上采样模块将高级特征拥有的丰富语义信息与低级特征包含的丰富空间信息融合； 抓取预测阶段，使用四个子网络分别预测抓取的质量Q、抓取角度θ、抓取宽度W，其中抓取角度θ使用两个子网络，再使用一个子网络引导对抓取物体边界进行学习； 编码阶段，跨模态矫正融合模块用于利用交叉注意力机制，从序列到序列的矫正RGB和深度特征中存在的噪声，然后通过融合的方式，弥补信息缺失问题，定义为： 其中，和分别为RGB图像和深度图像在特征提取过程中经过跨模态矫正融合模块矫正后的数据流，和分别为未经处理的RGB图像和深度图像数据流，训练过程的损失函数为： 其中，、分别表示抓取损失权重和边缘引导策略损失权重，为二分类交叉熵损失函数，为smoothL1损失函数； S2、收集抓取数据集用于模拟生产线环境，建立Xauat-Grasping单目标抓取数据集； S3、对公开数据集和步骤S2得到的Xauat-Grasping单目标抓取数据集进行数据增强，并划分训练集和测试集； S4、利用步骤S3得到的训练集对步骤S1得到的跨模态矫正融合抓取检测模型进行训练，利用步骤S3得到的测试集在真实场景下进行测试，利用测试完的跨模态矫正融合抓取检测模型实现跨模态矫正融合机器人抓取检测。

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西安建筑科技大学，其通讯地址为：710055 陕西省西安市碑林区雁塔路13号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。