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龙图腾网获悉南京一目智能科技有限公司申请的专利基于深度学习的视触觉传感器梯度标定方法、装置及介质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：CN120255734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510704794.8，技术领域涉及：G06F3/041；该发明授权基于深度学习的视触觉传感器梯度标定方法、装置及介质是由杨飞;陈天一;李智强设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的视触觉传感器梯度标定方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的视触觉传感器梯度标定方法、装置及介质，包括：获取预设圆球压在待标定视触觉传感器的目标触摸膜上的传感器图像信息，将传感器图像信息输入到预先训练好的深度学习分割模型，得到目标触摸膜的圆球接触区域；确定圆球接触区域内各个点的坐标值和RGB值，并根据预设圆球的半径计算圆球接触区域内各个点的梯度信息；根据坐标值、RGB值以及梯度信息构建训练数据集，并根据训练数据集训练得到梯度识别模型；根据梯度识别模型标定目标触摸膜上各个点的RGB光强度与梯度的映射关系。本发明提高了视触觉传感器梯度标定的效率和准确性，可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权基于深度学习的视触觉传感器梯度标定方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的视触觉传感器梯度标定方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取预设圆球压在待标定视触觉传感器的目标触摸膜上的传感器图像信息，将所述传感器图像信息输入到预先训练好的深度学习分割模型，得到所述目标触摸膜的圆球接触区域； 确定所述圆球接触区域内各个点的坐标值和RGB值，并根据所述预设圆球的半径计算所述圆球接触区域内各个点的梯度信息； 根据所述坐标值、所述RGB值以及所述梯度信息构建训练数据集，并根据所述训练数据集训练得到梯度识别模型； 根据所述梯度识别模型标定所述目标触摸膜上各个点的RGB光强度与梯度的映射关系； 所述深度学习分割模型通过以下步骤训练得到： 获取所述预设圆球以不同力度压在样本触摸膜上的不同位置的多个传感器样本图像； 对所述传感器样本图像进行分割标注，确定各所述传感器样本图像对应的接触区域标签； 将所述传感器样本图像输入到预先构建的深度学习神经网络，得到预测接触区域； 根据所述预测接触区域和所述接触区域标签确定第一损失值； 根据所述第一损失值更新所述深度学习神经网络的参数，得到训练好的所述深度学习分割模型。

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