吉林大学戴宇翔获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于深度学习的工业机器人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：CN121083662B 。
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：202511634274.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于深度学习的工业机器人视觉定位方法及系统是由戴宇翔;王红波设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的工业机器人视觉定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于工业自动化技术领域，提供了一种基于深度学习的工业机器人视觉定位方法及系统，方法包括：持续采集电缆实时视觉数据，含RGB彩色图像、16位深度图像及材质参数，和物理属性参数，经预处理后打包为统一数据帧；输入目标检测分割模型提取特征并结合材质参数校正，输出初始定位结果；调用形变预测模型计算预设抓取力下的电缆形变数据；对比理想抓取状态参数，计算抓取点调整偏移量与机器人调整轨迹。本发明解决现有技术定位精度低、未考量形变的问题，提升机器人电缆定位与抓取可靠性，适用于工业自动化场景。
本发明授权一种基于深度学习的工业机器人视觉定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的工业机器人视觉定位方法，其特征在于，所述方法包括： 持续采集目标电缆的实时视觉数据与物理属性参数； 将所述实时视觉数据输入目标检测分割模型，通过目标检测分割模型对多维度数据中的电缆实时图像数据进行特征提取和分析，结合电缆材质参数辅助校正，输出电缆的初始定位结果； 基于初始定位结果和物理属性参数，调用形变预测模型，实时计算并输出电缆在预设抓取力作用下的形变数据，所述形变数据包含电缆位置偏移量、整体形状变化趋势； 对比形变数据与预设的理想抓取状态参数，计算抓取点需调整的空间坐标偏移量与机器人所需的调整运动轨迹。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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