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龙图腾网获悉苏州立构机器人有限公司申请的专利一种基于深度相机和视觉算法的档案盒存放定位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：CN116280809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310069717.0，技术领域涉及：B65G1/04；该发明授权一种基于深度相机和视觉算法的档案盒存放定位方法是由洪健设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度相机和视觉算法的档案盒存放定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度相机和视觉算法的档案盒存放定位方法，包括通过深度相机采集档案架的场景图像；对场景图像进行语义分割处理，获取场景图像中背景、档案盒、仓位边界以及仓位编码的像素点集合；求取档案盒、仓位边界、仓位编码的像素点集合的连通分量；对各个连通分量集合之间进行配对，根据配对结果确定仓位的占用和空闲状态、仓位位置是否可用的场景信息；获取目标档案盒和需要取放的仓位编码的空间位置，根据场景信息利用抓取机构进行目标档案盒的抓取或存放。本发明利用深度相机采集档案架图像，确定图像中档案盒，仓位边界，仓位编码各部分的位置关系，从而获得档案架的空闲、占用状态。

本发明授权一种基于深度相机和视觉算法的档案盒存放定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度相机和视觉算法的档案盒存放定位方法，其特征在于：包括 通过深度相机采集档案架的场景图像； 对所述场景图像进行语义分割处理，获取场景图像中背景、档案盒、仓位边界以及仓位编码的像素点集合； 求取档案盒、仓位边界、仓位编码的像素点集合的连通分量，得到档案盒、仓位边界、仓位编码的连通分量集合； 对各个连通分量集合之间进行配对，根据配对结果确定仓位的占用和空闲状态、仓位位置是否可用的场景信息； 获取目标档案盒和需要取放的仓位编码的空间位置，根据所述场景信息利用抓取机构进行目标档案盒的抓取或存放； 其中，所述对所述场景图像进行语义分割处理，包括： 对所述场景图像进行语义分割、卷积、归一化和非线性化转换处理； 将各个场景图像各个像素分别归类到背景、档案盒、仓位边界和仓位编码四个类别中去； 所述对所述场景图像进行语义分割的分割公式为： ConvBN＝BNConv1 Block＝ConvBN3RELUConvBN2RELUConvBN12 P＝softmaxBlocknBlockn-1…Block1I3 其中P＝{Pc＝backgroud,Pc＝box,Pc＝edge,Pc＝digit}4； 式1中，ConvBN表示卷积操作Conv和批标准化BN的级联结构； 式2表示每个Block是由3个ConvBN结构级联组成，RELU表示非线性变换函数RELU； 式3表示网络结构由多个Block级联组成，其中的softmax表示对网络的输出进行softmax操作，I表示档案盒场景图像； 式4表示网络结构输出，其中P表示与输入图像像素点数量相同的点集，Pc＝backgroud，Pc＝box，Pc＝edge，Pc＝digit分别表示网络输出的点集中属于档案盒场景图像的背景、档案盒、仓位边界、仓位编码的像素点的集合； 其中，所述对各个连通分量集合之间进行配对，根据配对结果确定仓位的占用和空闲状态、仓位位置是否可用的场景信息，包括： 将档案盒和仓位编码的连通分量集合进行配对， 判断档案盒和仓位编码两连通分量外接矩形在垂直方向上的重合度是否超过阈值；若是，则配对的仓位为占用状态；否则配对的仓位为空闲状态； 将仓位边界与仓位编码的连通分量集合进行配对， 判断仓位边界和仓位编码两连通分量外接矩形在水平方向上的距离的绝对值是否小于阈值；若是，则配对的仓位位置为不可用；否则配对的仓位位置为可用。

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