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龙图腾网获悉东莞市帝恩检测有限公司申请的专利基于机器学习的机械手动态精度优化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：CN118990493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411263916.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于机器学习的机械手动态精度优化方法是由张德涛;潘鹏东;冼业升;李道路;雷芳芳;贺建超;彭文启设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的机械手动态精度优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人领域，且公开了基于机器学习的机械手动态精度优化方法，包括图像数据采集、数据处理、误差判断、误差分析、误差评估、误差调整反馈，通过对采集的运动状态数据和姿态信息数据进行处理和特征提取，对提取后的数据进行误差分布状态分析，从而筛选出由数据采集所产生的误差，再排除数据采集产生的误差影响后，进一步对误差数据进行分析，并计算出综合误差评估系数对机械手的动态误差进行精度调整，并执行精度调整指令，触发精度调整执行操作，有利于使机械手的动态精度优化控制更加智能化，并根据生产任务对机械手的误差进行实时动态调整，从而能一直保持机械手的最佳工作状态。

本发明授权基于机器学习的机械手动态精度优化方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的机械手动态精度优化方法，其特征在于：包括：S1：通过视觉传感器实时捕捉机械手运动状态图像，利用图像处理技术提取机械手运动状态图像中的运动状态数据和姿态信息数据，并将提取出的运动状态数据和姿态信息数据传输至S2；S2：通过机器学习模型对运动状态数据和姿态信息数据进行数据处理和特征提取，特征提取出影响机械手动态精度误差的相关参数，再通过运动状态数据分析并计算出位置误差、力矩误差、速度误差以及运动时间误差，通过姿态信息数据分析并计算出俯仰角误差以及偏航角误差，并将提取出的运动误差数据和姿态误差数据传输至S3；S3：通过对提取出的运动误差数据和姿态误差数据进行详细分析，分析运动误差分布状态指数和姿态误差分布状态指数，再进一步分析出运动误差峰值和姿态误差峰值，从而判断机械手的误差产生与数据采集是否相关；S4：通过对机械手的运动误差数据和姿态误差数据进行进一步误差分析，通过运动误差数据分析出运动误差偏离值，通过姿态误差数据分析出姿态误差，同时通过温度影响系数监测温度对机械手误差的影响，并将分析结果传输至S5；S5：计算出综合误差评估系数，通过综合误差评估系数对机械手的动态误差进行精度调整，并自动发出精度调整指令传输至S6；S6：通过执行精度调整指令，触发精度调整执行操作，对机械手的误差自动进行调整，直至将调整结果保持在正常的精度范围停止执行调整，并向S6传输精度优化完成反馈指令。

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