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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于模型图像联合感知的液压泵零件跟踪注册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：CN120374423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510874146.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于模型图像联合感知的液压泵零件跟踪注册方法是由汪惠芬;潘杨;柳林燕设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型图像联合感知的液压泵零件跟踪注册方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型图像联合感知的液压泵零件跟踪注册方法，包括采集液压泵零件的照片流，并从照片流中获取点云模型，对点云模型去噪并优化点云密度后存储至数据库，作为原始点云；采用标定好的相机实时采集液压泵装配环境跟踪目标的连续帧图像，并基于快速点特征直方图算法构建两阶段邻域分层搜索机制与三因子特征加权融合，提取数据库中原始点云的特征点。本发明在时间性能方面，能够降低处理器计算成本，实现实时性处理；而在注册精度方面，通过点云特征和视觉特征的有效融合，并结合位姿估计算法的嵌套循环机制，提高算法的整体运行效率，提升了整体匹配的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于模型图像联合感知的液压泵零件跟踪注册方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型图像联合感知的液压泵零件跟踪注册方法，其特征在于，包括以下步骤： 离线阶段： S1、采集液压泵零件的照片流，并从照片流中获取点云模型，对点云模型去噪并优化点云密度后存储至数据库，作为原始点云； 在线阶段： S2、采用标定好的相机实时采集液压泵装配环境跟踪目标的连续帧图像，并基于快速点特征直方图算法构建两阶段邻域分层搜索机制与三因子特征加权融合，提取数据库中原始点云的特征点； S3、将从数据库提取到的特征点与实时获取跟踪目标的连续帧图像的特征点进行3D-2D特征点匹配实现动态耦合； S4、根据匹配情况更新目标位姿，估计数据库中原始点云和实时获取到的跟踪目标的连续帧图像之间的变换关系，利用位姿估计算法更新相机旋转和平移信息外参，进行跟踪目标物体的位姿估计； S5、引入矫正措施对估计位姿进行优化，利用TCP将优化后的位姿数据传输到客户端，用于液压泵装配可视化验证； 所述步骤S2的具体步骤为： S21、计算原始点云每个点在其第一阶段邻域内的简化点特征直方图SPFH； S22、对每个点对应的SPFH特征进行L1归一化得到该点对应的特征向量； S23、对原始点云中每个点进一步在其第二阶段邻域中搜索K个最近邻点，并通过加权融合其SPFH特征，得到每个点对应的快速点特征直方图FPFH特征； S24、对每个点对应的FPFH特征进行L1归一化得该点对应的特征向量； 所述步骤S21的计算公式为： , 上式中，，表示第i个点对应的第一阶段邻域，其中表示第i个点相对于第j个点的距离，是一个距离阀值；为角度映射函数，其中K表示直方图bin数，、分别为第i个点与第j个点连线单位向量上的极角与方位角；为线性距离权重函数，，表示第i个点生成K维的SPFH特征； 所述步骤S22的计算公式为： , 上式中，表示第i个点的SPFH特征，表示第i个点对应的特征向量，K表示直方图bin数； 所述步骤S23的计算公式为： , 上式中，，表示第m个点对应的第二阶段邻域，函数表示以点为中心，找出距离最近的K个点；为第一阶段邻域特征权重系数；为高斯距离权重函数，其中为邻域点与点的距离，为平滑参数；为每个近邻点经过归一化的SPFH特征，表示第i个点生成K维的FPFH特征； 所述步骤S24的计算公式为： , 上式中，表示第i个点的FPFH特征值，表示第i个点对应的特征向量，K表示直方图bin数。

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